MemoRAG: RAGは「検索」から「記憶」へ。長文脈時代の新解を徹底解剖＆実装解説
Zenn / 2026/4/25
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要点
- 長文脈時代におけるRAGの位置づけを「検索」中心から「記憶」中心へ拡張する発想（MemoRAG）を提示し、従来の課題と狙いを整理している
- 長文コンテキスト下でのRAG設計・評価に必要な要素を体系的に解剖し、単なる実装ではなく設計判断の根拠を説明している
- MemoRAGの考え方にもとづく実装方法を解説し、実データで運用するための具体的手順へ落とし込んでいる
- 産業データをLLM Readyにする観点から、長文処理・情報保持をどう組み込むかという実務上の論点に踏み込んでいる
はじめに
こんにちは！
ルミナイR&Dチームの宮脇彰梧です。
現在はマルチモーダルAIの研究を行う大学院生として、
生成AIやAIエージェントの技術を実践的に探求しています。
最近、RAGの実装をしていて、こんな悩みはありませんか？
「ドキュメント全体を理解していないと答えられない質問（要約や関係性など）が来ると、検索キーワードがうまく作れずに精度が落ちる…」
「かといって、Gemini 3 Proのようなロングコンテキストモデルに全部突っ込むと、コストも高いし推論も遅い…」
今回紹介する MemoRAG は、まさにそのジレンマを解決するために現れた、「記憶（Memory）」...
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