定義
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。
検索件数 top-k (Retrieval Top-k)とは（詳しく解説）
検索件数 top-k とは、 RAG (検索拡張生成) でベクトル検索が 質問に類似した文書チャンクを 上位何件まで LLM の回答生成コンテキストに渡すかを 決めるパラメータのこと。 k が小さいと 関連度の高い情報に絞れる一方、 必要な根拠が漏れて回答が浅くなりやすい。 k を大きくすると 網羅性は上がるが、 無関係なチャンクが混じって精度が落ちたり コンテキストウィンドウの消費が増えたりする。 2026 年時点の実運用では k=3〜10 程度から始め、 リランカーで候補を絞り込んでから 最終的に LLM に渡す件数を絞る 構成が広く採用されている。 トークン課金のコスト感を踏まえると k を闇雲に増やすのは得策ではなく、 現場では評価データセットで k を変えながら回答精度を測定し、 十分な精度が出る最小の k を選ぶのが定石とされる。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「検索件数 top-k (Retrieval Top-k)とは」 https://aipicks.jp/glossary/retrieval-top-k
検索件数 top-k (Retrieval Top-k)の使用例
- 社内FAQ検索で k=5 に設定し、 関連度上位 5 件のチャンクだけを LLM に渡して回答させる。
- 評価データセットで k=3 と k=10 を比較し、 回答精度が頭打ちになる最小の k を選定する。
