Retrieval & Structuring Augmented Generation の実務設計ガイド
RAS (Retrieval And Structuring) Augmented Generation は、 動的な情報検索と構造化知識を組み合わせて LLM の幻覚や陳腐化に対処する設計手法です。 2025 年の最新サーベイでは、 検索戦略と構造化戦略の双方をプロンプトに統合し、 再現性と説明責任を高めることが重要だと示されています[^1]。 この記事では、 PdM や技術責任者が即座に活用できるフレームを提示し、 RAS を導入するためのチェックリストとテンプレートを整理します。
タスク分類×推奨アプローチの一覧
RAS 実装では、 検索と構造化の役割分担を明確にすることが成果指標の安定に直結します。 以下の表は代表的なタスクと推奨アプローチ、 設定値、 評価指標を一覧化したものです。
| タスク |
推奨アプローチ |
設定値 |
KPI |
補足 |
| 検索ルーティング |
Sparse + Dense ハイブリッド
類似度閾値を段階制御 |
top_k=8、
score_margin≥0.05 |
正答率≥0.9、
応答時間≤6s |
OpenSearch + FAISS 連携 |
| 情報構造化 |
階層分類 + JSON Schema
自動補完と空欄検知 |
depth≤4、
schema_strict=true |
スキーマ遵守率≥98%、
欠損再実行≤2回 |
構造化要約テンプレート[^2] |
| 回答合成 |
段階的 CoT + 検証プロンプト
Reflexion で再生成 |
思考ステップ≤10、
温度0.3 |
検証 NG 率≤5%、
引用整合率≥0.9 |
Chain-of-Verification[^3] |
| 評価・回帰 |
自動評価 (LLM-as-Judge)
人手レビュー 5% サンプリング |
batch=32、
confidence≥0.7 |
再現性±2pt、
コスト≤$0.02 |
評価ログを SQLite で保管 |
| オペレーション |
ダッシュボード監視
失敗時フォールバック |
Alert SLA≤5m、
retry≤3 |
稼働率≥99%、
障害 MTTR≤30m |
Ops チームと共同運用 |
タスク診断フレーム
- 入力特性: ドメイン依存度、 最新性要求、 ラベル有無をチェックする。
- 許容誤差: 正確性閾値、 レイテンシ、 コスト制約を定義する。
- 検証可否: 外部真値、 自動検証プロンプト、 人手レビュー体制を評価する。
- 監査要件: ログ保全期間、 アクセス権限、 GDPR 対応を明文化する。
各タスク詳細ブロック
1. 検索ルーティング: ハイブリッド検索の設計
- 検索候補を sparse (BM25) と dense (ベクトル) で並列取得し、 score_margin で再ランキングする。
- クエリ拡張はユーザー意図と業務用語を組み合わせる。
- 失敗時はキャッシュ応答を返し、 必要に応じて再検索する。
あなたは検索戦略アーキテクトです。
ユーザーの質問と社内ナレッジの索引情報を渡します。
- 質問意図を日本語で箇条書きにしてください。
- Sparse インデックスと Dense インデックスに投げるクエリを生成し、理由を添えてください。
- score_margin が 0.05 未満の場合のフォールバック案を提案してください。
出力は JSON Schema {"intents":[],"queries":{"sparse":[],"dense":[]},"fallback":"..."} に従ってください。
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2. 情報構造化: タクソノミーと抽出テンプレート
- 階層タクソノミーを先に定義し、 祖先ノード → 子ノードの順にラベル判定する。
- 抽出テンプレートは JSON Schema の required を明記し、 欠損時の reason を追加する。
- 部分一致は allowed_values で制御し、 監査ログを保存する。
あなたは情報構造化エディタです。
入力テキストから RAS 実装項目を抽出し、階層ラベルを付与してください。
必須項目は {"phase","component","evidence","confidence"} です。
confidence は 0-1 の数値で、0.7 未満は needs_review に振り分けます。
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3. 回答合成と検証: CoT + CoVe の二段構え
- 初回生成は段階的 CoT で論理を展開し、 Reference ID を明示する。
- 検証プロンプトで入力根拠との整合性をチェックし、 NG 項目のみ再生成する。
- Reflexion により改善理由を記録し、 次回生成に反映する。
あなたは回答品質監査官です。
以下の回答案と参照資料を比較し、矛盾があれば NG リストに追記してください。
合格時は approved と根拠 ID を返してください。
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4. 評価と回帰: LLM-as-Judge と人手 QA の両立
- 自動評価は粒度の異なる指標を複数組み合わせる。
- リグレッション検知は統計的有意差検定で判断する。
- 人手 QA はシフトごとにサンプリングし、 エスカレーションラインを整備する。
あなたは品質評価リーダーです。
評価対象ログを読み込み、評価観点 (事実性、構造遵守、回答時間) を 0-1 で採点してください。
重大な違反があれば escalation_reason に記載し、Slack チャネル #ras-alerts への通知文を生成してください。
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検証ループとメトリクス
- 評価セットを 50 件以上用意し、 ゴールドラベルと参照資料を付与する。
- オフライン検証で正確性、 再現性、 レイテンシ、 コストを測定する。
- オンライン検証でユーザー満足度、 再質問率、 会話継続率を日次で追跡する。
- 異常検知アラートは SLA 5 分以内に Ops チームへ通知する。
- すべての計測結果は SQLite とダッシュボードの両方に保存する。
運用テンプレートと公開前チェック
- チェックリスト: スキーマ差分、 検証ログ、 KPI トレンド、 コスト上限、 監査ログを確認する。
- デプロイ前リハーサル: サンドボックスで 10 ケースを再現し、 異常なしを確認する。
- セキュリティ: API キー、 接続文字列、 アクセス権限を棚卸しする。
- 公開後モニタリング: 24 時間は強化監視し、 エラー率 1% 超過でロールバックする。
- まとめ: 検索、 構造化、 検証、 運用を一つのループとして設計すれば、 RAS は持続的に改善できる。
[^1]: Pengcheng Jiang et al., “A Survey on Retrieval And Structuring Augmented Generation with Large Language Models”, arXiv, 2025. [^2]: Jingyuan Xu et al., “Taxonomy-Driven Knowledge Structuring for LLMs”, KDD 2024. [^3]: Weng et al., “Chain-of-Verification Reduces Hallucination”, arXiv, 2023.
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