定義
Adaptive RAGとは、質問の難易度や種類に応じて検索の要否や検索戦略を動的に切り替えるRAG手法のこと。
Adaptive RAG (適応的RAG)とは（詳しく解説）
Adaptive RAGは、入力クエリを事前に分類し、簡単な質問には検索を省いてLLMが直接回答し、複雑な質問には複数ステップの検索・再検索を行うなど、クエリの複雑さに応じて検索戦略を動的に切り替えるRAGの拡張手法とされる。固定的に毎回同じ検索パイプラインを通す従来型RAGに比べ、不要な検索呼び出しを減らせるためレイテンシとAPIコストの両方を抑えられる点が利点とされる。一方で2026年時点の実運用では、クエリ分類器自体の精度が全体品質のボトルネックになりやすく、分類を誤ると本来検索が必要な質問が素通りしてハルシネーションを誘発するリスクがあると指摘される。導入時は分類ロジックを軽量な分類モデルで実装するか、LLM自身に判定させるかでコストと精度のトレードオフが生じるため、現場ではクエリボリュームと許容レイテンシを踏まえた選び方が重要になる。相場感としては、単一ステップRAGからの移行は追加コストが小さく済むケースが多いが、マルチホップ検索を伴う構成では応答時間が伸びやすい点に注意が必要とされる。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「Adaptive RAG (適応的RAG)とは」 https://aipicks.jp/glossary/adaptive-rag
Adaptive RAG (適応的RAG)の使用例
- 「今日は何日?」のような単純な質問は検索をスキップし、複数条件の込み入った質問だけマルチステップ検索に回す設定。
- クエリ分類に小型モデルを使い、判定コストを抑えつつ検索要否を振り分けるプロンプト設計。
