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AI用語辞典RAG・検索拡張
会話履歴を踏まえたクエリ書き換え (Query Rewriting)
読み: かいわりれきをふまえたくえりかきかえ
最終更新: 2026-08-31・AI PICKS編集部
定義
Query Rewritingとは、ユーザーの直近の質問を会話履歴や文脈を踏まえて曖昧な代名詞や省略を補い、検索エンジンやRAGシステム向けの明確な検索クエリに変換する技術のこと。
会話履歴を踏まえたクエリ書き換え (Query Rewriting)とは — 詳しく解説
Query Rewritingは、マルチターン対話で頻出する「それ」「さっきの」といった指示語や省略を、直前までの会話履歴を使って独立した検索クエリに書き換える前処理手法で、RAGパイプラインの検索精度を左右する工程として業界標準的に組み込まれている。実装は軽量なプロンプトでLLMに書き換えさせる方式と、専用の小型モデルを噛ませる方式に大別され、2026年時点では後者がレイテンシとコストの両面で優位とされる。実運用での落とし穴は、書き換えが過剰になり元の質問意図が失われるケースや、書き換え自体にLLM呼び出しを挟むことで応答速度が悪化する点にある。現場では、会話ターン数が少ないうちはルールベースの簡易処理で済ませ、対話が長くなった場合のみLLM書き換えを挟むハイブリッド構成が選ばれる傾向にある。コスト面では追加のAPI呼び出しが発生するため、キャッシュ併用や軽量モデルへの切り替えが相場感として定着しつつある。
会話履歴を踏まえたクエリ書き換え (Query Rewriting)の使用例
- ユーザー「それの料金は?」→書き換え後「〇〇プランの料金はいくらですか?」と文脈を補完してから検索器に渡す。
- サポートBotで直前の商品名参照を解決し、検索クエリに商品名を明示的に含めて再構成する。
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