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Databricks Blog2026年6月23日
エンドツーエンドのRAGワークフロー：Retrieval Augmented Generationの仕組み
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
Databricksは、LLMを外部知識ベースに接続するための5段階のRAGワークフローを提供し、モデルの再トレーニングなしで正確なドメイン固有の回答を可能にします。本番環境のRAGには、埋め込みモデルの慎重な選択、ベクトルデータベースのインデックス作成、チャンキング戦略、ハイブリッド検索が必要であり、検索精度と生成忠実性の独立した評価が求められます。
* Retrieval Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデルを外部知識ベースに5段階のパイプライン（取り込み、埋め込み、検索、拡張、生成）で接続し、モデルを再トレーニングすることなく、正確なドメイン固有の回答を可能にします。 * 本番環境のRAGワークフローでは、適切な埋め込みモデルの選択、ベクトルデータベースのインデックス作成とチャンキング戦略の設定、セマンティックベクトル検索とキーワードフォールバックを組み合わせたハイブリッド検索の実装により、検索品質を最大化する必要があります。 * RAGの評価では、検索精度と生成忠実性を独立して測定する必要があります。強力なLLMのパフォーマンスは、弱い情報検索コンポーネントを補うことはできず、応答の精度を低下させる古い知識を防ぐために継続的なデータ更新が不可欠です。