RRF (相互ランク融合)読み: そうごらんくゆうごう

RRF (相互ランク融合)とは（詳しく解説）

RRF(Reciprocal Rank Fusion、相互ランク融合)とは、キーワード検索とベクトル検索など複数の検索エンジンによるランキング結果を、各文書の順位の逆数(1/(k+順位))を合算したスコアで統合し、単一の検索手法よりも精度の高い最終順位を得る手法とされる。RAGパイプラインにおけるハイブリッド検索の要として広く採用されており、埋め込みによる意味検索と全文検索(BM25など)を組み合わせる際の定番手法とされる。2026年時点の実運用では、Elasticsearchや主要ベクトルデータベースの多くがRRFを標準機能として実装しており、自前実装よりマネージドサービスの設定で有効化するのが主流とされる。現場での落とし穴は、パラメータkの値で上位・下位文書の重み付けが大きく変わり、デフォルト値のまま使うと検索意図とずれた順位になりやすい点とされる。また複数の検索エンジンを並行運用する運用コストや、リランキングモデル併用時の検証コストも見落とされがちで、選定時は既存の検索基盤との相場感を踏まえた比較検討が現場では欠かせないとされる。

RRF (相互ランク融合)の使用例

• RAGパイプラインでキーワード検索とベクトル検索の結果をRRFで統合し、片方だけでは拾えなかった関連文書を上位に押し上げる。
• 検索精度の相談で、リランキングモデル導入の前にまずRRFによるハイブリッド検索を試すよう提案する。

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