社内資料や外部DBを検索してAIに答えさせる技術
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RAG・検索拡張の用語112語
- IVF (転置ファイルインデックス)あいぶいえふIVFとは、大量のベクトルデータをk-meansなどで複数のクラスタに分割し、検索時は近傍クラスタだけを走査して近似最近傍探索を高速化するベクトルインデックス手法のこと。
- アクセス権同期 (ACL Sync)あくせすけんどうきアクセス権同期(ACL Sync)とは、社内文書の閲覧権限情報をRAGの検索・生成基盤に反映させ、権限のないユーザーに機密情報が回答されないよう制御する仕組みのこと。
- Azure AI Search (企業内検索・RAG基盤)あじゅーるえーあいさーちAzure AI Searchとは、Microsoft Azureが提供するフルマネージド型のベクトル検索エンジンで、企業内検索やRAG基盤として使われるクラウドサービスのこと。
- Adaptive RAG (適応的RAG)あだぷてぃぶらぐ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。
- インジェストパイプライン (Ingestion Pipeline)いんじぇすとぱいぷらいんインジェストパイプラインとは、外部データをRAGなどのAIシステムで検索可能にするため、収集・変換・分割・埋め込み化・格納までを一連の処理で行う仕組みのこと。
- 引用生成 (Citation Generation)いんようせいせい引用生成とは、生成AIが回答を作る際に参照した情報源を特定し、出典としてURLや文書名を回答に明示する仕組みのこと。
- Weaviate (ベクトルDB)うぃーびえいとWeaviateとは、テキストや画像をベクトル化して類似検索できるオープンソースのベクトルデータベースのこと。RAGの検索基盤として広く採用されている。
- Web本文抽出 (HTML→Markdown変換)うぇぶほんぶんちゅうしゅつWeb本文抽出とは、Webページのナビゲーションや広告、フッターなどのノイズを除いて本文のみを抽出し、Markdown等の構造化テキストに変換する処理のこと。
- 埋め込み次元数 (Embedding Dimension)うめこみじげんすう埋め込み次元数とは、テキストや画像をベクトルに変換した際に、そのベクトルが持つ数値の個数（次元）のことである。
- 埋め込みドリフト (Embedding Drift)うめこみどりふと埋め込みドリフトとは、時間経過やモデル更新に伴い埋め込みベクトルの分布がずれ、検索精度が徐々に劣化する現象のこと。
- 埋め込みファインチューニング (Embedding Fine-tuning)うめこみふぁいんちゅーにんぐ埋め込みファインチューニングとは、汎用の埋め込みモデルを自社データで追加学習し、検索精度や関連性判定の精度を業務ドメインに最適化する手法のこと。
- HNSW (近似最近傍探索)えいちえぬえすだぶりゅうHNSWとは、高次元ベクトルデータから意味的に近い候補を高速に探すグラフ構造の近似最近傍探索アルゴリズムのこと。RAGシステムや意味検索の速度と精度を両立させる核心技術として現在標準採用されている。
- AI 検索えーあいけんさくGoogle 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
- エージェント型RAG (Agentic RAG)えーじぇんとがたらぐエージェント型RAGとは、AIエージェントが検索クエリの生成・絞り込み・複数ソースの統合を自律的に判断しながら回答を生成する、従来のRAGを進化させたアーキテクチャのこと。
- MMR (最大限の周辺関連性)えむえむあーるMMRとは、検索結果やRAGの候補チャンクを選ぶ際に、クエリとの関連性と候補同士の類似度のバランスを取り、重複を避けて多様性を確保する再ランキング手法のこと。
- Elasticsearch (全文・ベクトル検索基盤)えらすてぃっくさーちElasticsearchとは、全文検索とベクトル検索を統合的に扱えるオープンソースの検索・分析エンジンのこと。
- LLM向け検索API (Search API)えるえるえむむけけんさくえーぴーあいLLM向け検索API（Search API）とは、大規模言語モデルが学習データにない最新情報を検索エンジン経由で取得し、回答生成に反映させる仕組みのこと。
- エンティティ解決 (Entity Resolution)えんてぃてぃかいけつエンティティ解決とは、異なるデータソースに存在する同一の実体(人物・企業・商品など)を特定し、名寄せして統合する技術のこと。
- Embedding (ベクトル埋め込み)えんべでぃんぐ文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
- 横断検索 (Federated Search)おうだんけんさく横断検索(Federated Search)とは、社内Wiki・SaaS・DB・ファイルサーバーなど複数の独立したデータソースを横断して同時に検索し、結果を統合して返す仕組みのこと。
- OCR (光学文字認識)おーしーあーる（こうがくもじにんしき）OCR（光学文字認識）とは、スキャン画像やPDFに含まれる文字を、機械が処理できるテキストデータへ変換する技術のこと。
- 親ドキュメント検索 (Parent-Document Retrieval)おやどきゅめんとけんさく親ドキュメント検索とは、RAGで小さなチャンクで検索精度を高めながら、LLMへの入力時には元の大きな親ドキュメントを渡すことで回答品質を両立させる手法のこと。
- 会話履歴を踏まえたクエリ書き換え (Query Rewriting)かいわりれきをふまえたくえりかきかえQuery Rewritingとは、ユーザーの直近の質問を会話履歴や文脈を踏まえて曖昧な代名詞や省略を補い、検索エンジンやRAGシステム向けの明確な検索クエリに変換する技術のこと。
- CAG (キャッシュ拡張生成)きゃっしゅかくちょうせいせいCAG (キャッシュ拡張生成) とは、必要な知識をあらかじめLLMのコンテキストキャッシュに保持しておき、都度の検索なしに低遅延で回答を生成する手法のこと。
- Qdrant (ベクトルDB)きゅーどらんとQdrantとは、テキストや画像をベクトル化した埋め込みデータを高速に類似検索できるオープンソースのベクトルデータベースのこと。
- クエリ意図分類 (Query Intent Classification)くえりいとぶんるいクエリ意図分類とは、ユーザーの検索・質問文が求めている情報の種類(事実確認・比較・操作手順・雑談など)を推定し、後続の検索や回答生成の分岐に使う技術のこと。
- クエリ拡張 (Query Expansion)くえりかくちょうクエリ拡張とは、ユーザーが入力した検索クエリを同義語・関連語・言い換えで自動的に補完し、RAGシステムの検索精度を高める技術のこと。
- クエリ分解 (Query Decomposition)くえりぶんかいクエリ分解とは、複雑な質問や検索クエリを複数のサブクエリに分割し、それぞれ個別に検索・処理してから結果を統合するRAGの手法のこと。
- クエリルーティング (Query Routing)くえりるーてぃんぐクエリルーティングとは、ユーザーの質問内容を解析し、複数の検索先やモデルの中から最も適した処理経路へ自動的に振り分ける仕組みのことである。
- グラウンディング (根拠付け)ぐらうんでぃんぐグラウンディングとは、LLMの出力を社内ドキュメントや外部データベースなど具体的な情報源に根拠付けし、ハルシネーションを防ぐ技術のこと。
- GraphRAG (グラフRAG)ぐらふらぐGraphRAG（グラフRAG）とは、知識グラフとRAGを組み合わせ、文書間のエンティティの関係性をグラフ構造で表現することで、複雑な横断質問に対してより正確な回答を引き出す検索拡張生成技術のこと。
- クロスエンコーダ (Cross-Encoder)くろすえんこーだクロスエンコーダとは、 質問文と候補文書のペアをまとめて 1 つのモデルに入力し、 関連度スコアを直接計算する手法のこと。
- クロスリンガル検索 (Cross-lingual Retrieval)くろすりんがるけんさくクロスリンガル検索とは、質問と検索対象の文書が異なる言語であっても、意味の近さで結果を返す検索手法のこと。
- 形態素解析 (MeCab / Sudachi)けいたいそかいせき形態素解析とは、日本語などスペースで単語が区切られない文章を、意味を持つ最小単位（形態素）に分割し品詞や活用形を判定する自然言語処理技術のこと。
- 検索件数 top-k (Retrieval Top-k)けんさくけんすうとっぷけー検索件数 top-k とは、 RAG が ベクトル検索で 質問に関連する上位何件の文書チャンクを取得するかを指定するパラメータのこと。
- 後期チャンキング (Late Chunking)こうきちゃんきんぐ後期チャンキングとは、文書全体を長文脈対応の埋め込みモデルに通してから分割し、各チャンクのベクトルに文書全体の文脈を反映させる埋め込み手法のこと。
- 合成QAデータ生成 (Synthetic QA)ごうせいきゅーえーでーたせいせい合成QAデータ生成とは、LLMを使って質問と回答のペアを自動生成し、RAGの評価やファインチューニングの学習データに用いる手法のこと。
- コサイン類似度 (Cosine Similarity)こさいんるいじどコサイン類似度とは、2つのベクトルがなす角度のコサイン値でテキストや画像の意味的な近さを0〜1の数値で表す類似度指標のこと。RAGの文書検索や推薦エンジンのスコアリングに広く使われる。
- コミュニティ検出 (Community Detection)こみゅにてぃけんしゅつコミュニティ検出とは、グラフやネットワーク構造の中から密に結びついたノード群（クラスタ）を自動的に見つけ出す手法のこと。
- ColBERT (後期相互作用検索)こるばーとColBERT (後期相互作用検索)とは、クエリとドキュメントをトークン単位でベクトル化し、推論時にMaxSim演算で照合する高精度な検索アーキテクチャのこと。
- ColPali (視覚文書検索)こるぱりColPali(視覚文書検索)とは、PDFなどの文書をOCRでテキスト化せず、ページ画像をそのまま埋め込みベクトル化して検索する視覚文書検索技術のこと。
- Corrective RAG (CRAG)これくてぃぶらぐCorrective RAGとは、RAGの検索結果の関連性を評価し、不十分な場合はWeb検索などで補正してから回答生成する手法のこと。
- 根拠ハイライト (Evidence Highlighting)こんきょはいらいと根拠ハイライトとは、AIの回答文中でどの記述がどの原典（文書・ページ・行）に基づくかを可視化し、該当箇所を強調表示する仕組みのこと。
- コンテキスト検索 (Contextual Retrieval)こんてきすとけんさくコンテキスト検索とは、RAGにおいてチャンクの前後文脈をLLMで補完してからベクトル化することで検索精度を高める手法のこと。
- コンテキストリオーダリング (検索結果の並べ替え配置)こんてきすとりおーだりんぐコンテキストリオーダリングとは、RAGなどで取得した検索結果をLLMに渡す前に、関連度の高い文書が入力の先頭と末尾に来るよう並べ替える手法のこと。
- 再インデックス (Re-indexing)さいいんでっくす再インデックスとは、RAGシステムで元データの追加・更新・削除を検索用インデックスに反映するため、埋め込みベクトルや索引を作り直す処理のことである。
- 再帰的文字分割 (Recursive Chunking)さいきてきもじぶんかつ再帰的文字分割(Recursive Chunking)とは、段落→文→単語の順に区切り文字を優先度順に試し、指定サイズに収まるまで再帰的にテキストを分割するRAGのチャンク化手法のこと。
- 時間減衰ランキング (Recency Decay)じかんげんすいらんきんぐ時間減衰ランキングとは、検索・RAGの関連度スコアに経過時間に応じた減衰係数を掛け合わせ、新しい情報を優先的に上位表示させる順位付け手法のこと。
- 事前フィルタ・事後フィルタ (Pre/Post-filtering)じぜんふぃるた・じごふぃるた事前フィルタ・事後フィルタとは、RAGのベクトル検索でメタデータ条件による絞り込みを検索の前に行うか後に行うかを区別する手法のこと。
- 重複排除 (Deduplication)じゅうふくはいじょ重複排除とは、RAGやデータ基盤において同一または類似する文書・チャンクを検出して取り除く処理のこと。
- 情報抽出 (Information Extraction)じょうほうちゅうしゅつ情報抽出とは、契約書や請求書、問い合わせメールなどの非構造化テキストから、日付・金額・氏名・条項番号といった特定の項目を取り出し、構造化データに変換する技術のこと。
- ScaNN (近似最近傍探索ライブラリ)すきゃんScaNNとは、Googleが開発した近似最近傍探索(ANN)ライブラリのことで、大量のベクトル埋め込み集合から類似ベクトルを高速検索する技術のこと。
- SPLADE (スパース検索)すぷれーどSPLADEとは、BERT系のモデルで文書やクエリの語彙拡張と重要度予測を行い、スパース(疎)ベクトルで高精度な検索を実現する手法のこと。
- 積量子化 (Product Quantization)せきりょうしか積量子化とは、ベクトルを分割し量子化して埋め込みの保存容量を削減し高速な近似検索を可能にする手法のこと。
- セマンティックキャッシュ (Semantic Cache)せまんてぃっくきゃっしゅセマンティックキャッシュとは、問い合わせ文をベクトル化し意味的に類似した過去のクエリと照合することで、LLMへの再問い合わせを省いて応答を返す仕組みのこと。
- セマンティック検索せまんてぃっくけんさくセマンティック検索とは、キーワードの文字列一致ではなく「意味的な近さ」でドキュメントを検索する技術のこと。ベクトル埋め込みを使い、同義語や言い回しの違いを吸収した検索が可能になる。
- セマンティックチャンキング (Semantic Chunking)せまんてぃっくちゃんきんぐセマンティックチャンキングとは、文書を固定長ではなく意味のまとまり単位で分割し、RAGの検索精度を高める前処理手法のこと。
- セマンティックレイヤー (意味定義層)せまんてぃっくれいやーセマンティックレイヤーとは、生データの構造とビジネス用語・指標の意味定義を切り離し、LLMやBIツールが共通の解釈で参照できるようにする中間層のこと。
- Self-RAG (自己反省型RAG)せるふらぐSelf-RAGとは、LLMが生成の過程で検索の要否や取得文書の妥当性を自ら判断し、反省トークンで自己評価しながら回答を作る自己反省型RAG手法のこと。
- センテンスウィンドウ検索 (Sentence Window Retrieval)せんてんすういんどうけんさくセンテンスウィンドウ検索とは、文書を1文単位の小さなチャンクに分割して埋め込み検索し、質問との類似度マッチング精度を高めた上で、LLMには前後の文脈を含めて渡すRAG手法のこと。
- RRF (相互ランク融合)そうごらんくゆうごうRRF(相互ランク融合)とは、キーワード検索やベクトル検索など複数の検索結果のランキングを、各文書の順位の逆数を合算したスコアで統合し、単一の検索より精度の高い最終順位を得る手法のこと。
- Chain-of-Note (ノートの連鎖)ちぇいんおぶのーとChain-of-Noteとは、RAGで検索した各文書について要約ノートをモデルに作成させてから回答させることで、無関係な文書によるハルシネーションを抑える手法のこと。
- 知識衝突 (Knowledge Conflict)ちしきしょうとつ知識衝突とは、RAG（検索拡張生成）においてLLMが学習時に獲得した内部知識と、検索で取得した外部文書の情報が矛盾する現象のこと。
- 知識の鮮度 (Data Freshness)ちしきのせんど知識の鮮度とは、AIモデルの学習データやRAGが参照する情報が、現時点の事実とどれだけ乖離せず最新であるかを示す概念のこと。
- チャンキング (Chunking)ちゃんきんぐチャンキングとは、RAGシステムで長文書を検索・処理しやすい小単位に分割する技術のこと。分割サイズや方法が検索精度と回答品質を左右する重要な前処理工程。
- チャンクオーバーラップ (Chunk Overlap)ちゃんくおーばーらっぷチャンクオーバーラップとは、RAGで文書をチャンク分割する際、隣接するチャンク同士の境界部分をあえて重複させて情報の欠落を防ぐ手法のこと。
- DiskANN (ディスク常駐の近似最近傍探索)でぃすくあんDiskANNとは、数十億件規模のベクトルデータをメモリではなくSSDに常駐させたまま高精度な近似最近傍探索を行うアルゴリズムのこと。
- データコネクタ (Data Connector)でーたこねくたデータコネクタとは、社内データベースやSaaS、ファイルストレージなどの外部データソースをRAGやAIエージェントに接続し、検索可能な形式で取り込む仕組みのこと。
- テキスト・トゥ・SQL (自然言語からSQL生成)てきすととぅーえすきゅーえるテキスト・トゥ・SQLとは、自然言語で書いた質問文をAIがデータベースのスキーマを踏まえてSQLクエリへ自動変換する技術のこと。
- テキスト・トゥ・Cypher (グラフDB問い合わせ生成)てきすととぅーさいふぁーテキスト・トゥ・Cypherとは、自然言語の質問をグラフDBの問い合わせ言語Cypherへ自動変換する技術のこと。
- 同義語辞書 (Synonym Dictionary)どうぎごじしょ同義語辞書とは、検索クエリと文書内で表記が異なる言い換え語（略語・カタカナ表記・業界用語など）を対応付け、RAGや全文検索の再現率を高めるための対訳リストのこと。
- ドキュメントパーシング (PDF構造解析)どきゅめんとぱーしんぐドキュメントパーシング（PDF構造解析）とは、PDFやWord文書からテキスト・表・画像などの構造情報を抽出し、AIが扱いやすい形式に変換する処理のこと。
- ナレッジグラフ (Knowledge Graph)なれっじぐらふナレッジグラフとはエンティティ（実体）とその関係性をグラフ構造で表現した知識データベースのこと。RAGと組み合わせてLLMに構造化された文脈を提供し、幻覚抑制と複合推論の精度向上に用いられる。
- ナレッジベース運用 (Knowledge Base Curation)なれっじべーすうんようナレッジベース運用とは、RAGやAIエージェントが参照する社内文書・FAQなどの情報源を継続的に整備・更新し、回答精度を保つ一連の作業のこと。
- 日本語埋め込みモデル (Ruri / JaColBERT)にほんごうめこみもでる日本語埋め込みモデルとは、日本語の文章特有の言い回しや専門用語の意味を数値ベクトルに変換するために日本語データで学習された埋め込みモデルのことで、代表例にRuriやJaColBERTがある。
- 入力の切り詰め (Truncation)にゅうりょくのきりつめ入力の切り詰め(Truncation)とは、モデルの最大コンテキスト長を超えた入力テキストの一部が自動的に削除・省略される現象のこと。
- NotebookLMのーとぶっくえるえむNotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
- ハードネガティブ採掘 (Hard Negative)はーどねがてぃぶさいくつハードネガティブ採掘とは、 埋め込みモデルの学習において 正解と紛らわしいが不正解の事例をあえて負例に選び、 検索精度を鍛える手法のこと。
- Perplexityぱーぷれくしてぃ出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
- HyDE (仮説的文書埋め込み)はいどHyDE（仮説的文書埋め込み）とは、LLMにクエリへの仮説的な回答文書を生成させ、その埋め込みベクトルでRAG検索の精度を高める手法のこと。
- バイナリ量子化埋め込み (Binary Embedding)ばいなりりょうしかうめこみバイナリ量子化埋め込みとは、埋め込みベクトルの各次元の値を1ビット（0か1）に変換して表現するベクトル圧縮手法のこと。
- ハイブリッド検索 (Hybrid Search)はいぶりっどけんさくハイブリッド検索とは、キーワードマッチ（スパース検索）と意味的類似度（ベクトル検索）を組み合わせた検索手法のこと。RAGシステムで検索精度を高めるために広く採用されている。
- BM25 (キーワード検索アルゴリズム)びーえむにじゅうごBM25とはOkapi BM25とも呼ばれる情報検索アルゴリズムで、クエリの語句と文書の一致度をTF-IDFを拡張した計算式でスコアリングする全文検索の業界標準手法のこと。
- BGE-M3 (多言語埋め込みモデル)びーじーいーえむすりーBGE-M3とは、北京智源人工智能研究院(BAAI)が開発した多言語対応の埋め込みモデルのことで、100以上の言語のテキストをベクトル化し検索やRAGの基盤に使われる。
- pgvector (Postgresベクトル拡張)ぴーじーべくたーpgvectorとは、PostgreSQLにベクトル型カラムと近似最近傍検索機能を追加するオープンソース拡張のことで、RAG構築の定番として使われる。
- 表記ゆれ正規化 (Orthographic Normalization)ひょうきゆれせいきか表記ゆれ正規化とは、全角・半角、ひらがな・カタカナ、送り仮名などの表記差異を統一しRAGの検索漏れを防ぐ前処理のことである。
- 表データRAG (Table RAG)ひょうでーたらぐ表データRAGとは、Excelやデータベースなど表形式データの行・列構造を保持したまま検索し、LLMの回答生成に活用するRAG手法のこと。
- Faiss (ベクトル検索ライブラリ)ふぇいすFaissとは、Meta社が開発した、大量のベクトルから類似ベクトルを高速検索するオープンソースライブラリのこと。
- Fusion-in-Decoder (FiD)ふゅーじょんいんでこーだーFusion-in-Decoderとは、検索で取得した複数の文書を個別にエンコードし、デコーダ側でまとめて統合してから回答を生成するRAGの実装手法のこと。
- FLARE (先読み型能動検索)ふれあFLARE(先読み型能動検索)とは、文章生成の過程で次に来る内容を先読みし、確信度が低い箇所が出るたびに自動で検索クエリを発行し情報を補いながら生成を続けるRAG手法のこと。
- 文書バージョン管理 (Document Versioning)ぶんしょばーじょんかんり文書バージョン管理とは、RAGやナレッジベースで参照するドキュメントの改訂履歴を追跡し、どの版が現在有効かを管理する仕組みのこと。
- 文脈圧縮リトリーバル (Contextual Compression)ぶんみゃくあっしゅくりとりーばる文脈圧縮リトリーバルとは、RAGで検索した文書から質問に無関係な部分を削り、関連情報だけを圧縮してLLMに渡す検索手法のこと。
- ベクトルデータベースべくとるでーたべーすEmbedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
- Matryoshka埋め込み (MRL)まとりょーしかうめこみMatryoshka埋め込み（MRL）とは、1本のベクトルの先頭部分だけを切り出しても意味情報を保つように学習された埋め込み手法のこと。用途に応じて次元数を柔軟に削れる。
- マルチホップ検索 (Multi-hop Retrieval)まるちほっぷけんさくマルチホップ検索とは、複数のドキュメントを段階的に参照し、前の検索結果を次のクエリに活用しながら複雑な質問に答えるRAG技術のこと。
- マルチモーダル埋め込み (Multimodal Embedding)まるちもーだるうめこみマルチモーダル埋め込みとは、テキスト・画像・音声など異なる種類のデータを同じベクトル空間上の数値表現に変換し、意味的な近さを比較できるようにする技術のこと。
- マルチモーダルRAG (Multimodal RAG)まるちもーだるらぐマルチモーダルRAGとは、テキストだけでなく画像・音声・動画なども検索・参照対象に含めた、RAGの拡張手法のこと。
- 未回答クエリ分析 (Answer Gap Analysis)みかいとうくえりぶんせき未回答クエリ分析とは、検索エンジンやRAGシステムがユーザーの質問に十分回答できなかったクエリを特定し、コンテンツやナレッジの不足箇所を洗い出す手法のこと。
- 密ベクトル検索 (Dense Retrieval)みつべくとるけんさく密ベクトル検索とは、テキストをニューラルネットワークで高次元の密なベクトルに変換し、意味的な類似度によってドキュメントを検索する技術のこと。
- Milvus (ベクトルDB)みるばすMilvusとは、大量の埋め込み(embedding)ベクトルを高速に類似検索できるオープンソースのベクトルデータベースのこと。
- 無回答設計 (Abstention)むかいとうせっけい無回答設計(Abstention)とは、AIモデルが根拠不十分な質問に対して誤答を返さず、回答を保留・拒否するよう設計する手法のことである。
- 命題チャンキング (Proposition Chunking)めいだいちゃんきんぐ命題チャンキングとは、文書を単語や固定長ではなく「意味的に自己完結した最小の事実単位（命題）」に分割してRAGの検索精度を高める手法のこと。
- メタデータ自動付与 (Auto-metadata)めたでーたじどうふよメタデータ自動付与とは、文書やデータからタイトル・日付・カテゴリ・キーワードなどの付帯情報をAIが自動抽出し、検索や分類の精度を高める技術のこと。
- メタデータフィルタリング (Metadata Filtering)めたでーたふぃるたりんぐメタデータフィルタリングとは、RAGシステムでベクトル検索の前後に日付・カテゴリ・著者などの属性情報を条件指定し、検索対象ドキュメントを絞り込む手法のこと。
- LightRAG (軽量グラフRAG)らいとらぐLightRAGとは、テキストから軽量なナレッジグラフを自動構築し、ベクトル検索とグラフ探索を組み合わせて回答精度を高めるRAG(検索拡張生成)手法のこと。
- RAG (検索拡張生成)らぐRetrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
- RAG-Fusion (RAG融合検索)らぐふゅーじょんRAG-Fusion（RAG融合検索）とは、1つの質問から複数の類似クエリを自動生成し、各検索結果を統合ランキングしてLLMに渡すことで検索網羅性を高めるRAG拡張手法のこと。
- RAPTOR (階層的要約検索)らぷたーRAPTORとは、文書チャンクを再帰的にクラスタリング・要約して階層木を構築し、複数の抽象度から検索できるRAG手法のこと。
- RAFT (検索拡張ファインチューニング)らふとRAFT（検索拡張ファインチューニング）とは、RAGで検索された文書の中から正解の根拠となるものを見分け、無関係な文書を無視する能力をLLMに追加学習させる手法のこと。
- LlamaIndex (ラマインデックス)らまいんでっくすLlamaIndexとは、LLMに外部データを接続してRAG（検索拡張生成）アプリケーションを構築するためのオープンソースのデータフレームワークのこと。
- リランキング (Re-ranking)りらんきんぐリランキングとは、RAGシステムで初回検索した候補文書を、より高精度なモデルで再スコアリングし、関連度順に並び替える技術のこと。
- 類似度しきい値 (Similarity Threshold)るいじどしきいち類似度しきい値とは、RAG(検索拡張生成)でベクトル検索時に類似度スコアが基準値を下回った文書を検索結果から除外するための閾値のこと。
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