【2026年最新】RAG（検索拡張生成）入門：仕組みからFAISS/HNSWの実装まで完全解説
2026年現在、生成AIをビジネスで活用するための「標準装備」となったのが**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**です。
どれほどAIモデル（LLM）が進化しても、外部に漏らせない「社内の秘匿データ」や、学習データに含まれない「昨日の最新ニュース」をリアルタイムに把握し続けることはできません。そこで、AIに最新資料を「カンニング」させる技術、RAGが必要になります。
本記事では、RAGの全体像から、現場で最も使われている検索エンジン「FAISS」の具体的なチューニング方法まで、ライター視点で分かりやすく解説します。
1. RAGの処理フロー（5ステップ）
RAGは、質問が来るたびに以下のステップで動作します。
- 質問のベクトル化：ユーザーの質問を「意味」を表す数値（ベクトル）に変換します。
- 高速検索：データベースから、質問の意味と近い資料を瞬時に探し出します。
- 文脈の拡張：見つけた資料を、質問と一緒にLLMへ送り届けます（これをAugmentationと呼びます）。
- 根拠に基づく生成：LLMが手元の資料を読みながら回答を作成します。
- 最終回答：ハルシネーション（嘘）が抑えられ、出典の明確な回答がユーザーに届きます。
2. 2026年のトレンドと実装ルート
現在、RAGの実装は大きく分けて3つの進化を遂げています。
- Naive RAG（基本形）：シンプルな検索＋生成。まず最初に試すべき基礎形です。
- Agentic RAG（自律型）：AI自身が「どの資料をどう探すべきか」を考えて動く、現在の主流です。
- Graph RAG（知識グラフ型）：データの繋がりを網の目のように管理し、複雑な関係性を紐解く高度な手法です。
初心者に最もおすすめの組み合わせ（2026年版） 「Claude-3.5-Haiku」や「Llama-4」などの高速モデルに、日本語に強い「Voyage-3」などのEmbeddingモデルを組み合わせ、ベクトルDBには「Qdrant」や「FAISS」を採用するのが、コスト・精度の面で最もコスパが良い選択肢となっています。
この記事のライター
