エンタープライズスケールの RAG

どの RAG チュートリアルも、語る内容は同じです。ドキュメントをチャンクに分割し、埋め込みベクトルに変換し、ベクトルデータベースに格納し、top-k の結果を取得して、モデルに渡す。デモを動かすには、これで十分です。しかし、本番運用には、まったく足りません。

システムが本当に役立つかどうかを左右する、本番 RAG ならではの意思決定があります。多様なドキュメント形式に応じたチャンキング戦略、密なシグナルと疎なシグナルを組み合わせるハイブリッド検索、初回検索の後で最も関連性の高いチャンクを上位に引き上げるリランキング、複雑な多段質問のためのクエリ分解、引用の整合性、そして大規模運用時のレイテンシ。これらはどれも、チュートリアルには一切登場しません。

本ホワイトペーパーでは、Tenten AI が金融サービス・ヘルスケア・法務・製造の各分野で 20 件以上のエンタープライズ RAG を導入する中で下してきた、本番運用の意思決定をまとめます。この分野を網羅的に解説するものではありません。最も重要な意思決定に絞り、そこに至った理由とともに語る、意見のあるガイドです。