Adaptive RAG (適応的RAG)

Adaptive RAG (適応的RAG)とは — 詳しく解説

Adaptive RAGは、入力クエリを事前に分類し、簡単な質問には検索を省いてLLMが直接回答し、複雑な質問には複数ステップの検索・再検索を行うなど、クエリの複雑さに応じて検索戦略を動的に切り替えるRAGの拡張手法とされる。固定的に毎回同じ検索パイプラインを通す従来型RAGに比べ、不要な検索呼び出しを減らせるためレイテンシとAPIコストの両方を抑えられる点が利点とされる。一方で2026年時点の実運用では、クエリ分類器自体の精度が全体品質のボトルネックになりやすく、分類を誤ると本来検索が必要な質問が素通りしてハルシネーションを誘発するリスクがあると指摘される。導入時は分類ロジックを軽量な分類モデルで実装するか、LLM自身に判定させるかでコストと精度のトレードオフが生じるため、現場ではクエリボリュームと許容レイテンシを踏まえた選び方が重要になる。相場感としては、単一ステップRAGからの移行は追加コストが小さく済むケースが多いが、マルチホップ検索を伴う構成では応答時間が伸びやすい点に注意が必要とされる。

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