【2025/4/1】検索拡張生成(RAG)の仕組みを完全理解！チャンク化からリランクまで実践解説

「AIに自社の情報を正確に回答させたいけど、どうすれば…？」 「RAGって聞いたことはあるけど、仕組みが複雑でよくわからない…」 「DifyでAIアプリを作ってみたけど、思ったような精度が出ない…」 そんな悩みを抱えていませんか？ ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）は強力ですが、そのままでは学習データに含まれない最新情報や社内情報について回答できません。そこで注目されるのが**RAG（検索拡張生成）**という技術です。 RAGを使えば、AIに独自の知識を与え、より正確で信頼性の高い回答を生成させることが可能になります。しかし、その効果を最大限に引き出すには、RAGが内部で何を行っているのか、そして適切な設定方法を理解することが不可欠です。 ＜講座内容の要約＞ この講座では、AIサービス「Pitatto AI」の開発で得た実践的な知見に基づき、RAGの仕組みをゼロから徹底解説します。 ノーコード/ローコードAIプラットフォーム「Dify」を使い、RAGの処理フローを視覚的に理解することから始め、AIに与える知識（ナレッジ）がどのように処理されるのか、その核心である**「チャンク化（情報の分割）」と「インデックス化（情報の数値化）」**の仕組みと重要性を学びます。 さらに、質問に関連する情報を効率的に探し出す**「ベクトル検索」の仕組み、検索結果の精度をさらに高める「リランク」技術、そして「トップK」や「スコア閾値」**といった重要なパラメータ設定が回答精度にどう影響するのかを、具体例を交えて解説。 後半では、より高度なRAG実装を実現する**「Cohere API」**の活用法やコストメリットにも触れ、RAGの設定がいかに重要であるかを再確認します。質疑応答の時間も設け、参加者の疑問に直接お答えします。 ＜講座の対象者＞ RAG（検索拡張生成）の仕組みを基礎からしっかり理解したい方 AIに自社データや専門知識を組み込んで活用したいと考えている方 DifyなどのツールでAIアプリケーションを開発・運用している方 AIの回答精度（特にハルシネーション）に課題を感じているエンジニア、開発者、企画担当者 ベクトル検索、チャンク化、インデックス化などの技術要素に関心がある方 Cohere APIなど、より実践的なRAG実装方法に興味がある方 ＜受講後の未来像（Before/After）＞ Before: RAGが何をしているのか曖昧。Difyの設定項目（チャンク、閾値など）の意味がわからず、なんとなく使っている。AIの回答精度が安定しない。 After: RAGの一連の処理フロー（チャンク化→インデックス化→検索→リランク）を明確に理解できる。各設定項目（チャンク長、重複、トップK、スコア閾値など）の意味と効果を理解し、目的に合わせて調整できるようになる。AIの回答精度を向上させるための具体的な打ち手がわかり、自信を持ってRAGを活用・実装できる。 ＜講座の構成＞ RAGの基本概念とDifyによる構造理解: RAGとは何か？ Difyで処理フローを可視化し、ナレッジ作成の第一歩を体験。 ナレッジの核心 - チャンク化とインデックス化: なぜ情報を分割する？ AIが比較可能な形にする仕組み（ベクトル化）とは？ RAGの精度を高める - ベクトル検索とリランク: 類似情報をどう探す？ トップK・スコア閾値の重要性、リランクによる精度向上策。 実践的なRAG活用 - Cohere APIと設定の重要性: Dify以外の選択肢、Cohere APIのメリット、RAG設定の勘所を再確認。 この講座を通じて、RAGの「なぜ？」を解き明かし、あなたのAI活用を次のレベルへと引き上げましょう！