RAGの検索精度を爆上げする「インデックス最適化」3選：MultiVector, RAPTOR, ColBERTを徹底比較
Zenn / 2026/3/20
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要点
- RAGの検索精度を高める「インデックス最適化」の3選（MultiVector, RAPTOR, ColBERT）を徹底比較して実用指針を提供。
- 各手法の特徴や運用観点（速度・メモリ要件・更新コスト）を横断比較して、現場の選択判断を支援。
- 実験設定と評価指標を明示し、データセットやユースケース別の適合度を示唆。
- ケース別の最適な選択ガイドと設計上の落とし穴・ベストプラクティスを提案。
はじめに
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）を実装してみたものの、「思ったより検索精度が出ない...」と悩んでいませんか?
実は、単に文書を細切れにしてベクトル化する「Naive RAG」だけでは限界があります。本記事では、インデックス化の工夫で検索精度を劇的に向上させる3つの手法をわかりやすくまとめました。
この記事で分かること
MultiVectorRetriever、RAPTOR、ColBERTの仕組みと違い
それぞれの手法がどんな場面で使えるか
実装時のコストや難易度の比較
実際に選ぶべき手法の判断基準
前提知識：...
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