【随時更新】生成AI活用に欠かせない「RAG」とは？おすすめ記事まとめ

2025年5月9日 14:45

こんにちは、WEELメディア部です！

生成AIがますます話題になっていますが、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」というキーワード、耳にしたことありませんか？

RAGは、一言で言えば「生成AIのカンニング」
「自社の情報を活かした回答ができるAI」を作るうえで欠かせない仕組みです。

このNoteでは、そんなRAGに関する基礎知識から開発事例、最新技術まで、WEELオウンドメディアで公開している記事をまとめてご紹介します。
記事は【随時更新】していきますので、ぜひブックマークしてご活用ください！

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WEELでは、生成AIを業務や事業に取り入れたい方向けの各種セミナーを開催しています。

「どんな活用ができるのか知りたい」「自社でどう始めればいい？」という方に向けて、現場視点のノウハウや最新事例をご紹介しています。
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1. RAGってそもそも何？

RAGの基本構造やChatGPTとの違い、どんな業務に効くのかを初心者向けにやさしく解説。
「そもそもRAGって何？」という方にまず読んでほしい1本です。

「RAGで何ができるの？」という疑問に応える実践例まとめ。部門別にBefore/Afterを紹介し、活用イメージを掴みやすくしています。

全文検索や要約の構成、回答生成のためのモデル選定など、RAGのリアルな開発ノウハウを紹介。構築の現場感がわかる実践型記事です。

自社ドキュメントをAIで活用したい！そんなときに迷うのが「RAGとFT、どっちが良い？」問題。特徴・制約・適性を比較し、最適な選び方を解説しています。

PDF・マニュアル・議事録などの社内ドキュメント、そのままではAIに学習させられません！
前処理の考え方や注意点を解説した、地味だけど重要な1本です。

複数の検索エンジンを統合し、より確実に情報を引き出すRAGFusion。マルチリトリーバル構成の概念と強みを解説。

画像・音声・動画も含めて扱える「マルチモーダルRAG」。教育・医療・製造などテキスト以外の情報活用がカギになる分野で注目の技術です。

次世代RAGの技術進化をまとめて紹介。検索性能の強化からワークフロー自動化、知識構造化まで、RAGの可能性を広げる先端手法を厳選しています。

エージェンティックRAGは、AIが自らタスク分解・検索アクションを計画する次世代型RAGです。能動的な推論が可能になりました。

GraphRAGは情報をグラフ構造として整理。知識同士の関係性を踏まえ、高精度な回答を生成できるアプローチです。

LangGraphはRAGを含む複数ステップのAIワークフローを「グラフ構造」で構築できるフレームワークで、エージェント設計に最適です。

DeepRAGは、深層学習を活用し、検索→要約→関連付けの多段階処理を最適化した進化系RAGで非構造データにも強い特徴があります。

Rerank（リランク）は検索結果を「質問との関連度順」に並べ替える技術で、RAGの精度を大幅に向上させる重要なステップです。

REAPERは検索結果からノイズを除去し、文脈に合う情報のみを抽出する先端フィルタリング手法で高精度なQAをさせたい時に有効です。

このまとめNoteは、今後も新記事が出るたびに【随時更新】していきます。
気になった記事があれば、ぜひ弊社のオウンドメディアにも遊びに来てください👇

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