RAGとLangChain：検索拡張生成の完全ガイド

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1 
2GPT-4やClaudeのような大規模言語モデル（LLM）は非常に強力ですが、根本的な制限があります。それは、知識がトレーニング時点で凍結されていることです。社内ドキュメント、データベース、リアルタイム情報にアクセスすることができません。**検索拡張生成（RAG）** は、LLMの生成能力と外部ソースから情報を取得する能力を組み合わせることで、まさにこの問題を解決します。
3 
4## 問題：LLMの限界
5 
6RAGについて話す前に、なぜそれが必要なのかを理解することが重要です。
7 
81.  **静的な知識**：LLMはトレーニング中に見たものだけを知っています。カットオフ日以降に起きた出来事について質問しても、答えることができません。
92.  **ハルシネーション**：LLMが答えを知らない場合、もっともらしいが完全に誤った情報を生成する傾向があります。
103.  **プライベートデータへのアクセス不可**：汎用LLMは、企業の社内ドキュメント、チケット、コードベースにアクセスできません。
11 
12RAGは、クエリ時に外部ソースから取得した**関連コンテキスト**をモデルに提供することで、これら3つの問題すべてに対処します。
13 
14## RAGとは？
15 
16検索拡張生成は、外部のナレッジベースから取得した情報でLLMに送信するプロンプトを強化するアーキテクチャです。モデルのパラメトリックな知識のみに頼るのではなく、RAGはまず関連情報を**検索**し、それをプロンプトに**注入**することで、正確で根拠のある回答を生成できるようにします。
17 
18```mermaid
19graph LR
20    User["ユーザー"] -- "質問" --> Retriever
21    Retriever -- "関連ドキュメントを\n検索" --> VectorStore["ベクトルストア"]
22    VectorStore -- "関連\nドキュメント" --> Retriever
23    Retriever -- "コンテキスト + 質問" --> LLM
24    LLM -- "根拠のある\n回答" --> User
25```
26 
27## RAGの詳細な仕組み
28 
29RAGアーキテクチャは2つの主要フェーズで構成されます：**インデキシング**（オフライン）と**検索 + 生成**（オンライン）。
30 
31### フェーズ1：インデキシング（ドキュメントの取り込み）
32 
33インデキシングフェーズは、セマンティック検索のためにドキュメントを準備します。4つのステップで構成されます。
34 
35```mermaid
36graph TD
37    A["ドキュメント\n(PDF, HTML, MD, DB)"] --> B["ドキュメントローダー"]
38    B --> C["テキストスプリッター"]
39    C --> D["テキストチャンク"]
40    D --> E["エンベディングモデル"]
41    E --> F["数値ベクトル"]
42    F --> G["ベクトルストア\n(ChromaDB, Pinecone, FAISS)"]
43```
44 
45#### 1. ドキュメントの読み込み
46 
47ドキュメントはPDFファイル、Webページ、データベース、Markdownファイル、APIなど、あらゆるソースから取得できます。**ドキュメントローダー**はこれらのドキュメントを読み取り、構造化テキストに変換します。
48 
49#### 2. テキスト分割（チャンキング）
50 
51LLMのコンテキストウィンドウは限られており、ドキュメントは非常に長くなる可能性があります。**テキストスプリッター**はドキュメントを*チャンク*と呼ばれる小さな断片に分割します。チャンキングの品質は非常に重要です。小さすぎるチャンクはコンテキストを失い、大きすぎるチャンクは関連性を薄めます。
52 
53最も一般的な戦略は：
54-   **再帰的文字分割**：`\n\n`、`\n`、`. ` などのセパレータを使用してテキストを再帰的に分割し、ドキュメント構造を尊重します。
55-   **セマンティック分割**：エンベディングを使用してテキスト内の自然な区切り点を見つけます。
56-   **チャンクオーバーラップ**：連続するチャンク間にオーバーラップを含め、境界でのコンテキストを保持します。
57 
58#### 3. エンベディング
59 
60各チャンクはエンベディングモデル（OpenAIの`text-embedding-3-small`など）を通じて**数値ベクトル**（エンベディング）に変換されます。これらのベクトルはテキストのセマンティックな意味を捉えます。類似した意味を持つ文は、多次元空間で近いベクトルを持ちます。
61 
62#### 4. ベクトルストア
63 
64ベクトルはChromaDB、Pinecone、Weaviate、FAISSなどの**ベクトルストア**（ベクトルデータベース）に保存されます。このデータベースは**類似性検索**に最適化されています。クエリが与えられると、最も類似したベクトル（つまり最も関連性の高いテキストチャンク）を見つけます。
65 
66### フェーズ2：検索 + 生成
67 
68ユーザーが質問すると：
69 
701.  質問が同じエンベディングモデルを使用してエンベディングに変換されます。
712.  ベクトルストアが**類似性検索**（通常はコサイン類似度またはユークリッド距離）で最も類似したチャンクを見つけます。
723.  取得されたチャンクがコンテキストとしてプロンプトに挿入されます。
734.  LLMが提供されたコンテキストに基づいて回答を生成します。
74 
75## LangChainでRAGパイプラインを構築する
76 
77**LangChain**は、LLMベースのアプリケーションを構築するための最も人気のあるPython（およびJavaScript）フレームワークです。RAGパイプラインのすべてのコンポーネントに対する高レベルの抽象化を提供します。
78 
79### インストール
80 
81```bash
82pip install langchain langchain-openai langchain-community chromadb
83```
84 
85### ステップ1：ドキュメントの読み込み
86 
87LangChainは、さまざまなデータソース用の数十のドキュメントローダーを提供しています。
88 
89```python
90from langchain_community.document_loaders import (
91    PyPDFLoader,
92    WebBaseLoader,
93    DirectoryLoader,
94    TextLoader,
95)
96 
97# PDFを読み込む
98pdf_loader = PyPDFLoader("docs/manual.pdf")
99pdf_docs = pdf_loader.load()
100 
101# Webページを読み込む
102web_loader = WebBaseLoader("https://docs.example.com/guide")
103web_docs = web_loader.load()
104 
105# ディレクトリからすべての.mdファイルを読み込む
106dir_loader = DirectoryLoader("./knowledge_base", glob="**/*.md", loader_cls=TextLoader)
107md_docs = dir_loader.load()
108 
109all_docs = pdf_docs + web_docs + md_docs
110```
111 
112### ステップ2：ドキュメントをチャンクに分割
113 
114```python
115from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
116 
117text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
118    chunk_size=1000,
119    chunk_overlap=200,
120    separators=["\n\n", "\n", ". ", " ", ""],
121)
122 
123chunks = text_splitter.split_documents(all_docs)
124print(f"元のドキュメント: {len(all_docs)}, チャンク: {len(chunks)}")
125```
126 
127`chunk_overlap`パラメータは重要です。連続するチャンク間にオーバーラップを作成し、境界でコンテキストが失われないようにします。
128 
129### ステップ3：エンベディングとベクトルストアの作成
130 
131```python
132from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
133from langchain_community.vectorstores import Chroma
134 
135embedding_model = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
136 
137vectorstore = Chroma.from_documents(
138    documents=chunks,
139    embedding=embedding_model,
140    persist_directory="./chroma_db",
141)
142```
143 
144### ステップ4：レトリーバーの作成
145 
146レトリーバーは、クエリが与えられるとベクトルストアから最も関連性の高いチャンクを取得するコンポーネントです。
147 
148```python
149retriever = vectorstore.as_retriever(
150    search_type="similarity",
151    search_kwargs={"k": 4},
152)
153 
154relevant_docs = retriever.invoke("認証はどのように機能しますか？")
155for doc in relevant_docs:
156    print(doc.page_content[:200])
157    print("---")
158```
159 
160### ステップ5：RAGチェーンの構築
161 
162LLMとプロンプトテンプレートですべてを組み合わせます。
163 
164```python
165from langchain_openai import ChatOpenAI
166from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
167from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
168from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
169 
170llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
171 
172prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""
173提供されたコンテキストのみに基づいて質問に回答してください。
174コンテキストに十分な情報がない場合は、分からないと言ってください。
175 
176コンテキスト：
177{context}
178 
179質問：{question}
180 
181回答：
182""")
183 
184def format_docs(docs):
185    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)
186 
187rag_chain = (
188    {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}
189    | prompt
190    | llm
191    | StrOutputParser()
192)
193 
194response = rag_chain.invoke("システムの認証はどのように機能しますか？")
195print(response)
196```
197 
198## 高度なRAGテクニック
199 
200基本的なパイプラインは十分に機能しますが、回答の品質を大幅に向上させるいくつかのテクニックがあります。
201 
202### マルチクエリ検索
203 
204ユーザーのクエリが曖昧だったり、ドキュメントで使用されている言語と一致しない場合があります。**マルチクエリレトリーバー**は、複数の視点を捉えるために元の質問のバリエーションを自動的に生成します。
205 
206```python
207from langchain.retrievers import MultiQueryRetriever
208 
209multi_retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(
210    retriever=vectorstore.as_retriever(),
211    llm=llm,
212)
213 
214docs = multi_retriever.invoke("セキュリティのベストプラクティスは何ですか？")
215```
216 
217### コンテキスト圧縮
218 
219チャンクのすべてのコンテンツがクエリに関連しているわけではありません。**コンテキスト圧縮レトリーバー**は、LLMを使用して各取得チャンクから関連部分のみを抽出します。
220 
221```python
222from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
223from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor
224 
225compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)
226compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(
227    base_compressor=compressor,
228    base_retriever=retriever,
229)
230```
231 
232### ハイブリッド検索
233 
234純粋なセマンティック検索が常に最適とは限りません。**ハイブリッド検索**はセマンティック検索（エンベディング）と字句検索（BM25、キーワードマッチング）を組み合わせて、より良い結果を得ます。
235 
236```python
237from langchain.retrievers import EnsembleRetriever
238from langchain_community.retrievers import BM25Retriever
239 
240bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(chunks)
241bm25_retriever.k = 4
242 
243semantic_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4})
244 
245hybrid_retriever = EnsembleRetriever(
246    retrievers=[bm25_retriever, semantic_retriever],
247    weights=[0.4, 0.6],
248)
249```
250 
251### 会話型RAG（メモリ付き）
252 
253会話のコンテキストを記憶するRAGチャットボットを構築するには、会話履歴を考慮してユーザーの質問を再定式化するメモリを追加する必要があります。
254 
255```python
256from langchain.chains import create_history_aware_retriever
257from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder
258 
259contextualize_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
260    ("system", "チャット履歴とユーザーの最新の質問を考慮して、"
261               "履歴なしでも理解できるように質問を再定式化してください。"),
262    MessagesPlaceholder("chat_history"),
263    ("human", "{input}"),
264])
265 
266history_aware_retriever = create_history_aware_retriever(
267    llm, retriever, contextualize_prompt
268)
269```
270 
271## ベストプラクティス
272 
2731.  **適切なチャンクサイズを選択する**：さまざまなサイズ（500〜1500トークン）で実験してください。精確な回答には小さいチャンク、広いコンテキストには大きいチャンクを使用します。
2742.  **ドキュメントのメタデータを使用する**：ソース、日付、カテゴリをチャンクのメタデータとして追加します。これにより、検索時に結果をフィルタリングできます。
2753.  **品質を評価する**：[RAGAS](https://docs.ragas.io/)などのフレームワークを使用して、*faithfulness*、*relevancy*、*context precision*などのメトリクスを測定します。
2764.  **ドキュメントの更新を管理する**：ベクトルストアをデータソースと同期させるための再取り込みパイプラインを実装します。
2775.  **リランカーを追加する**：初期検索後、リランキングモデル（Cohere Rerankなど）を使用して、実際の関連性に基づいて結果を並べ替えます。
278 
279## まとめ
280 
281RAGは、特定の最新知識へのアクセスが必要なAIアプリケーションを構築するための標準アーキテクチャになりました。LangChainは、パイプラインのすべてのコンポーネントに対する抽象化を提供することで、実装を大幅に簡素化します。
282 
283**次のステップ：**
284- **ローカルで実験する**：ChromaDBと少数のドキュメントから始めて、パイプラインに慣れましょう。
285- **LangSmithを探索する**：[LangSmith](https://smith.langchain.com/)を使用して、本番環境でチェーンを監視およびデバッグしましょう。
286- **さまざまなエンベディングモデルを試す**：`text-embedding-3-small`、`text-embedding-3-large`、Sentence Transformersのオープンソースモデルを比較しましょう。
287- **ドキュメントを参照する**：[LangChainドキュメント](https://python.langchain.com/docs/)は優れた、常に更新されるリソースです。
288

:RAGとLangChain：検索拡張生成の完全ガイドlines 1-288 (END) — press q to close

2GPT-4やClaudeのような大規模言語モデル（LLM）は非常に強力ですが、根本的な制限があります。それは、知識がトレーニング時点で凍結されていることです。社内ドキュメント、データベース、リアルタイム情報にアクセスすることができません。**検索拡張生成（RAG）** は、LLMの生成能力と外部ソースから情報を取得する能力を組み合わせることで、まさにこの問題を解決します。

4## 問題：LLMの限界

6RAGについて話す前に、なぜそれが必要なのかを理解することが重要です。

81. **静的な知識**：LLMはトレーニング中に見たものだけを知っています。カットオフ日以降に起きた出来事について質問しても、答えることができません。

92. **ハルシネーション**：LLMが答えを知らない場合、もっともらしいが完全に誤った情報を生成する傾向があります。

103. **プライベートデータへのアクセス不可**：汎用LLMは、企業の社内ドキュメント、チケット、コードベースにアクセスできません。

12RAGは、クエリ時に外部ソースから取得した**関連コンテキスト**をモデルに提供することで、これら3つの問題すべてに対処します。

14## RAGとは？

16検索拡張生成は、外部のナレッジベースから取得した情報でLLMに送信するプロンプトを強化するアーキテクチャです。モデルのパラメトリックな知識のみに頼るのではなく、RAGはまず関連情報を**検索**し、それをプロンプトに**注入**することで、正確で根拠のある回答を生成できるようにします。

18```mermaid

19graph LR

20 User["ユーザー"] -- "質問" --> Retriever

21 Retriever -- "関連ドキュメントを\n検索" --> VectorStore["ベクトルストア"]

22 VectorStore -- "関連\nドキュメント" --> Retriever

23 Retriever -- "コンテキスト + 質問" --> LLM

24 LLM -- "根拠のある\n回答" --> User

25```

27## RAGの詳細な仕組み

29RAGアーキテクチャは2つの主要フェーズで構成されます：**インデキシング**（オフライン）と**検索 + 生成**（オンライン）。

31### フェーズ1：インデキシング（ドキュメントの取り込み）

33インデキシングフェーズは、セマンティック検索のためにドキュメントを準備します。4つのステップで構成されます。

35```mermaid

36graph TD

37 A["ドキュメント\n(PDF, HTML, MD, DB)"] --> B["ドキュメントローダー"]

38 B --> C["テキストスプリッター"]

39 C --> D["テキストチャンク"]

40 D --> E["エンベディングモデル"]

41 E --> F["数値ベクトル"]

42 F --> G["ベクトルストア\n(ChromaDB, Pinecone, FAISS)"]

43```

45#### 1. ドキュメントの読み込み

47ドキュメントはPDFファイル、Webページ、データベース、Markdownファイル、APIなど、あらゆるソースから取得できます。**ドキュメントローダー**はこれらのドキュメントを読み取り、構造化テキストに変換します。

49#### 2. テキスト分割（チャンキング）

51LLMのコンテキストウィンドウは限られており、ドキュメントは非常に長くなる可能性があります。**テキストスプリッター**はドキュメントを*チャンク*と呼ばれる小さな断片に分割します。チャンキングの品質は非常に重要です。小さすぎるチャンクはコンテキストを失い、大きすぎるチャンクは関連性を薄めます。

53最も一般的な戦略は：

54- **再帰的文字分割**：`\n\n`、`\n`、`. ` などのセパレータを使用してテキストを再帰的に分割し、ドキュメント構造を尊重します。

55- **セマンティック分割**：エンベディングを使用してテキスト内の自然な区切り点を見つけます。

56- **チャンクオーバーラップ**：連続するチャンク間にオーバーラップを含め、境界でのコンテキストを保持します。

58#### 3. エンベディング

60各チャンクはエンベディングモデル（OpenAIの`text-embedding-3-small`など）を通じて**数値ベクトル**（エンベディング）に変換されます。これらのベクトルはテキストのセマンティックな意味を捉えます。類似した意味を持つ文は、多次元空間で近いベクトルを持ちます。

62#### 4. ベクトルストア

64ベクトルはChromaDB、Pinecone、Weaviate、FAISSなどの**ベクトルストア**（ベクトルデータベース）に保存されます。このデータベースは**類似性検索**に最適化されています。クエリが与えられると、最も類似したベクトル（つまり最も関連性の高いテキストチャンク）を見つけます。

66### フェーズ2：検索 + 生成

68ユーザーが質問すると：

701. 質問が同じエンベディングモデルを使用してエンベディングに変換されます。

712. ベクトルストアが**類似性検索**（通常はコサイン類似度またはユークリッド距離）で最も類似したチャンクを見つけます。

723. 取得されたチャンクがコンテキストとしてプロンプトに挿入されます。

734. LLMが提供されたコンテキストに基づいて回答を生成します。

75## LangChainでRAGパイプラインを構築する

77**LangChain**は、LLMベースのアプリケーションを構築するための最も人気のあるPython（およびJavaScript）フレームワークです。RAGパイプラインのすべてのコンポーネントに対する高レベルの抽象化を提供します。

79### インストール

81```bash

82pip install langchain langchain-openai langchain-community chromadb

83```

85### ステップ1：ドキュメントの読み込み

87LangChainは、さまざまなデータソース用の数十のドキュメントローダーを提供しています。

89```python

90from langchain_community.document_loaders import (

91 PyPDFLoader,

92 WebBaseLoader,

93 DirectoryLoader,

94 TextLoader,

95)

97# PDFを読み込む

98pdf_loader = PyPDFLoader("docs/manual.pdf")

99pdf_docs = pdf_loader.load()

100

101# Webページを読み込む

102web_loader = WebBaseLoader("https://docs.example.com/guide")

103web_docs = web_loader.load()

104

105# ディレクトリからすべての.mdファイルを読み込む

106dir_loader = DirectoryLoader("./knowledge_base", glob="**/*.md", loader_cls=TextLoader)

107md_docs = dir_loader.load()

108

109all_docs = pdf_docs + web_docs + md_docs

110```

111

112### ステップ2：ドキュメントをチャンクに分割

113

114```python

115from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

116

117text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(

118 chunk_size=1000,

119 chunk_overlap=200,

120 separators=["\n\n", "\n", ". ", " ", ""],

121)

122

123chunks = text_splitter.split_documents(all_docs)

124print(f"元のドキュメント: {len(all_docs)}, チャンク: {len(chunks)}")

125```

126

127`chunk_overlap`パラメータは重要です。連続するチャンク間にオーバーラップを作成し、境界でコンテキストが失われないようにします。

128

129### ステップ3：エンベディングとベクトルストアの作成

130

131```python

132from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

133from langchain_community.vectorstores import Chroma

134

135embedding_model = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")

136

137vectorstore = Chroma.from_documents(

138 documents=chunks,

139 embedding=embedding_model,

140 persist_directory="./chroma_db",

141)

142```

143

144### ステップ4：レトリーバーの作成

145

146レトリーバーは、クエリが与えられるとベクトルストアから最も関連性の高いチャンクを取得するコンポーネントです。

147

148```python

149retriever = vectorstore.as_retriever(

150 search_type="similarity",

151 search_kwargs={"k": 4},

152)

153

154relevant_docs = retriever.invoke("認証はどのように機能しますか？")

155for doc in relevant_docs:

156 print(doc.page_content[:200])

157 print("---")

158```

159

160### ステップ5：RAGチェーンの構築

161

162LLMとプロンプトテンプレートですべてを組み合わせます。

163

164```python

165from langchain_openai import ChatOpenAI

166from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

167from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

168from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

169

170llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)

171

172prompt = ChatPromptTemplate.from_template("""

173提供されたコンテキストのみに基づいて質問に回答してください。

174コンテキストに十分な情報がない場合は、分からないと言ってください。

175

176コンテキスト：

177{context}

178

179質問：{question}

180

181回答：

182""")

183

184def format_docs(docs):

185 return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

186

187rag_chain = (

188 {"context": retriever | format_docs, "question": RunnablePassthrough()}

189 | prompt

190 | llm

191 | StrOutputParser()

192)

193

194response = rag_chain.invoke("システムの認証はどのように機能しますか？")

195print(response)

196```

197

198## 高度なRAGテクニック

199

200基本的なパイプラインは十分に機能しますが、回答の品質を大幅に向上させるいくつかのテクニックがあります。

201

202### マルチクエリ検索

203

204ユーザーのクエリが曖昧だったり、ドキュメントで使用されている言語と一致しない場合があります。**マルチクエリレトリーバー**は、複数の視点を捉えるために元の質問のバリエーションを自動的に生成します。

205

206```python

207from langchain.retrievers import MultiQueryRetriever

208

209multi_retriever = MultiQueryRetriever.from_llm(

210 retriever=vectorstore.as_retriever(),

211 llm=llm,

212)

213

214docs = multi_retriever.invoke("セキュリティのベストプラクティスは何ですか？")

215```

216

217### コンテキスト圧縮

218

219チャンクのすべてのコンテンツがクエリに関連しているわけではありません。**コンテキスト圧縮レトリーバー**は、LLMを使用して各取得チャンクから関連部分のみを抽出します。

220

221```python

222from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever

223from langchain.retrievers.document_compressors import LLMChainExtractor

224

225compressor = LLMChainExtractor.from_llm(llm)

226compression_retriever = ContextualCompressionRetriever(

227 base_compressor=compressor,

228 base_retriever=retriever,

229)

230```

231

232### ハイブリッド検索

233

234純粋なセマンティック検索が常に最適とは限りません。**ハイブリッド検索**はセマンティック検索（エンベディング）と字句検索（BM25、キーワードマッチング）を組み合わせて、より良い結果を得ます。

235

236```python

237from langchain.retrievers import EnsembleRetriever

238from langchain_community.retrievers import BM25Retriever

239

240bm25_retriever = BM25Retriever.from_documents(chunks)

241bm25_retriever.k = 4

242

243semantic_retriever = vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 4})

244

245hybrid_retriever = EnsembleRetriever(

246 retrievers=[bm25_retriever, semantic_retriever],

247 weights=[0.4, 0.6],

248)

249```

250

251### 会話型RAG（メモリ付き）

252

253会話のコンテキストを記憶するRAGチャットボットを構築するには、会話履歴を考慮してユーザーの質問を再定式化するメモリを追加する必要があります。

254

255```python

256from langchain.chains import create_history_aware_retriever

257from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder

258

259contextualize_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

260 ("system", "チャット履歴とユーザーの最新の質問を考慮して、"

261 "履歴なしでも理解できるように質問を再定式化してください。"),

262 MessagesPlaceholder("chat_history"),

263 ("human", "{input}"),

264])

265

266history_aware_retriever = create_history_aware_retriever(

267 llm, retriever, contextualize_prompt

268)

269```

270

271## ベストプラクティス

272

2731. **適切なチャンクサイズを選択する**：さまざまなサイズ（500〜1500トークン）で実験してください。精確な回答には小さいチャンク、広いコンテキストには大きいチャンクを使用します。

2742. **ドキュメントのメタデータを使用する**：ソース、日付、カテゴリをチャンクのメタデータとして追加します。これにより、検索時に結果をフィルタリングできます。

2753. **品質を評価する**：[RAGAS](https://docs.ragas.io/)などのフレームワークを使用して、*faithfulness*、*relevancy*、*context precision*などのメトリクスを測定します。

2764. **ドキュメントの更新を管理する**：ベクトルストアをデータソースと同期させるための再取り込みパイプラインを実装します。

2775. **リランカーを追加する**：初期検索後、リランキングモデル（Cohere Rerankなど）を使用して、実際の関連性に基づいて結果を並べ替えます。

278

279## まとめ

280

281RAGは、特定の最新知識へのアクセスが必要なAIアプリケーションを構築するための標準アーキテクチャになりました。LangChainは、パイプラインのすべてのコンポーネントに対する抽象化を提供することで、実装を大幅に簡素化します。

282

283**次のステップ：**

284- **ローカルで実験する**：ChromaDBと少数のドキュメントから始めて、パイプラインに慣れましょう。

285- **LangSmithを探索する**：[LangSmith](https://smith.langchain.com/)を使用して、本番環境でチェーンを監視およびデバッグしましょう。

286- **さまざまなエンベディングモデルを試す**：`text-embedding-3-small`、`text-embedding-3-large`、Sentence Transformersのオープンソースモデルを比較しましょう。

287- **ドキュメントを参照する**：[LangChainドキュメント](https://python.langchain.com/docs/)は優れた、常に更新されるリソースです。

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