RAG・検索 | AI・DX・セキュリティ用語集

「RAG・検索」カテゴリの用語集。AI・DX・セキュリティに関する専門用語を、経営層・IT担当者向けに図解つきで解説します。

RRF

RRF（Reciprocal Rank Fusion）とは、複数の検索手法が返すランキング結果を統合するスコアリング手法である。各手法での順位の逆数を合算することで、異なるスコア体系を正規化なしに融合

Agentic RAG とは、LLM がエージェントとして検索クエリの生成・結果の評価・再検索の判断を自律的に繰り返すことで、単純な一問一答型 RAG では得られない回答精度を実現するアーキテクチャで

エンベディング（Embedding）とは、テキスト・画像・音声などの非構造化データを、意味的な関係性を保ったまま固定長の数値ベクトルに変換する技術である。

ナレッジグラフとベクトル検索を組み合わせ、エンティティ間の関係性を活用して検索精度を向上させる次世代RAGアーキテクチャ。

Gemini Embedding 2 とは、Google が開発したマルチモーダル対応のエンベディングモデルであり、テキスト・画像・動画・音声・ドキュメントを単一のベクトル空間に変換できる。

セマンティック検索とは、クエリと文書の「意味的な近さ」に基づいて検索結果を返す手法である。キーワードの文字列一致ではなく、エンベディングによってテキストをベクトル空間に変換し、コサイン類似度などの距離

チャンクサイズとは、RAG パイプラインにおいて文書をベクトルストアに格納する際の分割単位の大きさ（トークン数や文字数）を指す。検索精度と回答品質に直結する重要なパラメータである。

エンティティとその関係性をグラフ構造で表現するデータモデル。RAGやAI検索の精度向上に活用される。

ハイブリッド検索とは、キーワードベースの全文検索（BM25 等）とベクトル検索（セマンティック検索）を組み合わせ、両者の長所を活かして検索精度を向上させる手法である。

BM25（Best Matching 25）とは、文書中の単語の出現頻度と文書長を考慮してクエリとの関連度をスコアリングする確率的情報検索アルゴリズムである。

ベクトルデータベースとは、テキストや画像を数値ベクトル（エンベディング）に変換して格納し、意味的な類似度に基づく高速検索を提供するデータベースである。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、外部の知識ソースから関連情報を検索し、その結果を LLM の入力に付加することで、回答の正確性と最新性を向上させる手法である