【2026年最新】RAG精度改善技術のカオスマップ─ 74の技術を6カテゴリで構造的に整理した
Zenn / 4/10/2026
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Key Points
- RAGの精度改善に関する74の技術を、6カテゴリに構造化して整理したカオスマップを提示している。
- 改善アプローチを俯瞰し、どの技術群がどの側面（例：検索、文書、生成、評価など）に効くかを把握しやすくしている。
- 「最新」（2026年）としての観点で技術カバレッジを広く取り、選定・比較の起点になることを狙っている。
- 読者が自社RAG開発で検討すべき改善施策を体系立てて棚卸しできる構成になっている。
はじめに
こんにちは、株式会社EpicAIの川上です。
RAGは「作る」だけなら簡単です。LangChainやLlamaIndexを使えば、ベクトルDBに文書を入れて検索・生成するパイプラインは数時間で動きます。しかし、いざ業務で使おうとすると「関係ない文書ばかりヒットする」「回答がハルシネーションだらけ」「専門用語が検索に引っかからない」といった精度の壁にぶつかります。
問題は、RAGの精度改善に使える技術が多すぎて、どこから手をつければいいか分からないことです。HyDE、GraphRAG、Self-RAG、SPLADE...論文やテックブログで新しい手法が次々と登場し、全体像を...
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