用語集一覧へ
— Glossary
Retrieval
読み: リトリーバル
短い定義
Retrieval (リトリーバル) は、RAG パイプラインの検索フェーズで、クエリに最も関連する文書を Vector DB / 全文検索から取得する処理です。RAG の精度はここで決まります。
詳細解説
Retrieval は RAG (Retrieval-Augmented Generation) の前段にあたり、ユーザークエリと意味的に近い文書 top-K を見つける処理です。手法は (1) Embedding ベクトル類似 (Dense)、(2) BM25 等の全文検索 (Sparse)、(3) ハイブリッド (Dense + Sparse) の組合せが主流。Re-ranking (Cohere Rerank / Cross-Encoder) で精度向上も可能。検索結果の質が悪いと LLM が hallucinate しやすくなるため、ここの設計が RAG の成否を決めます。
実装例 / 使い方
- 01クエリ Embedding → Pinecone で top-5 取得
- 02ハイブリッド検索 (BM25 + Dense)
- 03Cohere Rerank で精度向上
関連する用語
RAG
Retrieval-Augmented GenerationRAG (Retrieval-Augmented Generation) とは、LLM の回答生成時に外部知識ベース(社内ドキュメント、商品DB、マニュアル等)...
詳細
Embedding
Embedding (エンベディング) は、テキストや画像を数値ベクトルに変換する技術です。意味的に近いものはベクトル空間でも近くなり、類似検索・クラスタリング...
詳細
Vector DB
Vector DB (ベクター DB) は、Embedding ベクトルに最適化された検索データベースです。Pinecone・Qdrant・Weaviate・C...
詳細
— IMPLEMENT
Retrievalを、実際に活用する
用語の意味は分かった。次は実装。EXBANK の無料診断で、貴社で具体的にどう活用できるかをご提案します。
営業時間 平日10-18時 / 通常24時間以内に返信