RAGシステムが「ゴミ答案」を返す理由（そして本当に直す方法）

Dev.to / 2026/3/27

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要点

RAGシステムは本番環境で失敗することが多く、取得（リトリーバル）ステップで無関係なチャンクが返るために、プロンプトエンジニアリングが優れていても、モデルが自信ありげで裏付けのない回答を生成してしまいます。
無邪気な固定サイズのトークンによるチャンク分割は、必要な文脈（例：段落が言及しているのがどのコンポーネント／サービスか）が欠落することがあり、その結果、埋め込み（embedding）が誤った意味に一致してしまいます。
この記事では、セマンティック分割（semantic chunking）や、取得したパッセージの意味と出所（プロベナンス）を保つためにメタデータでチャンクを充実させるといった、構造を意識したアプローチへの切り替えを推奨しています。
チャンク分割と取得（リトリーバル）の入力を改善することで取得品質を高めることが、「プロンプトの微調整だけに頼らず」信頼でき、引用（citation）と整合した出力を得るための主要なレバーだと強調しています。
全体として、このガイドは「ゴミ答案」を（悪い文脈取得という）決定論的なパイプラインの問題として捉え、有用性を高めるための具体的な是正手順に焦点を当てます。

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