RAGでは不十分 — LLMシステムを機能させる“欠けている文脈レイヤー”を自作した

Towards Data Science / 2026/4/15

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要点

多くのRAG解説は検索やプロンプトに偏っており、文脈（context）が増えたときに起きる不安定さへの対処が不足している点を問題提起しています。
記事では、メモリ管理・圧縮・再ランキング・トークン予算の制御を含む「コンテキスト・エンジニアリング」システムをPythonだけで構築するアプローチを示します。
文脈が拡大してもLLMシステムが実運用の制約下で安定動作することを目的に、単なるRAGの拡張ではなく“文脈レイヤー”自体を設計する考え方を提示しています。
RAGテンプレートの適用先を超えて、実際の制限（トークン上限など）を前提にした設計・運用方法の重要性を強調しています。

多くのRAGチュートリアルは、検索（retrieval）やプロンプト（prompting）に焦点を当てています。実際の問題は、コンテキストが成長し始めたときに起こります。この記事では、メモリ、圧縮（compression）、再ランキング（re-ranking）、そしてトークン予算（token budgets）を制御する、純粋なPythonだけで構築した完全なコンテキスト・エンジニアリング・システムを紹介します。これにより、LLMは現実的な制約のもとでも安定した動作を維持できます。

投稿 RAG Isn’t Enough — I Built the Missing Context Layer That Makes LLM Systems Work は、Towards Data Science に最初に掲載されました。