【RAG】1000万文字の会話を理解させる手法
Zenn / 3/24/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- RAGの文脈で、非常に長い会話（1000万文字級）を破綻なく理解させるためのアプローチが論じられている。
- 長文対応の主要課題（情報の保持・参照・関連性の維持）に対し、どのように検索・取り出し・統合を設計するかが焦点になっている。
- 生成AI実装における、会話履歴の扱い方やコンテキスト供給の設計判断が重要になる内容である。
- RAGを「長文を読める仕組み」として成立させるための実装戦略（運用や構成の観点を含む）が示唆される。
導入
こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。
今回は超長文をLLMが理解できるようにするための手法、「SRLM」について紹介します。
https://arxiv.org/pdf/2603.15653
サマリー
LLMの性能は日々向上していますが、超長文に対しては、そもそものモデルの入力限界の問題や、精度の問題で必要な情報を適切に取り出すことができなくなってしまいます。
「SRLM」は長文に対しての検索手法を複数作成して、その結果の多数決、推論ステップでの確信度合い、そして、推論ステップの長さをもとに、最も確からしい情報を取り出す手法です。モデルが直接扱いきれない10...
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