RAGとは？仕組みと実装パターンをエンジニア向けに解説

Zenn / 4/26/2026

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Key Points

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本概念を、生成AIに「検索（参照）」を組み合わせて回答の根拠や精度を高める仕組みとして説明している。
実装に必要な要素（文書準備、埋め込み、ベクトル検索、取得した情報をプロンプトへ組み込む流れ）をエンジニア向けに整理している。
RAGの実装パターン（構成の違い・設計の切り口）を示し、どのように適用できるかを理解しやすい形にしている。
RAGを導入する際の開発観点（検索と生成の役割分担、システム設計）に触れている。

はじめに RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMに外部知識を参照させるアーキテクチャです。「ChatGPTに社内の情報を答えさせたい」「最新の情報を含めたい」というニーズに応える手法として、エンタープライズAI活用の中核技術になっています。本記事では、RAGの仕組みから実装パターン、選択肢の比較まで技術者向けに解説します。 RAGの基本アーキテクチャ【インデックス構築フェーズ（Indexing）】ドキュメント → チャンク分割 → エンベッディング → ベクトルDB保存【推論フェーズ（Retrieval + Generati...

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