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AI用語辞典RAG・検索拡張
コンテキストリオーダリング (検索結果の並べ替え配置)
読み: こんてきすとりおーだりんぐ
最終更新: 2026-09-01・AI PICKS編集部
定義
コンテキストリオーダリングとは、RAGなどで取得した検索結果をLLMに渡す前に、関連度の高い文書が入力の先頭と末尾に来るよう並べ替える手法のこと。
コンテキストリオーダリング (検索結果の並べ替え配置)とは — 詳しく解説
コンテキストリオーダリングとは、RAG(検索拡張生成)においてベクトル検索やハイブリッド検索で取得した複数の文書チャンクを、そのままLLMに渡すのではなく、関連度スコアに応じて入力内での配置順序を調整する後処理のことを指す。背景には、LLMの入力が長くなるほど中盤に置かれた情報の参照精度が落ちる「Lost in the Middle」と呼ばれる傾向が広く指摘されている事実がある。そのため実運用では、最も関連度が高いチャンクをプロンプトの先頭と末尾付近に配置し、相対的に重要度が低いチャンクを中間に寄せる構成が採用されることが多い。2026年時点では、Cohere Rerankのような専用リランカーAPIやLangChain・LangGraphのRetrieverパイプラインに並べ替え処理が組み込まれるケースが一般的で、追加のAPI呼び出し1回分のレイテンシとコストが発生する点が現場での導入判断のポイントになる。チャンク数が多いほど再ランキングのコストが増えるため、上位何件を並べ替え対象にするかのしきい値設計が必要になる。
コンテキストリオーダリング (検索結果の並べ替え配置)の使用例
- 10件のベクトル検索結果のうち、関連度上位2件を先頭、次点2件を末尾に再配置してからLLMに入力する構成。
- LangChainのRetrieverにCohere Rerankを組み合わせ、上位k件を並べ替えてからプロンプトに埋め込む実装。
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