RAG-Fusion (RAG融合検索)
読み: らぐふゅーじょん
最終更新: 2026-07-06・AI PICKS編集部
定義
RAG-Fusion（RAG融合検索）とは、1つの質問から複数の類似クエリを自動生成し、各検索結果を統合ランキングしてLLMに渡すことで検索網羅性を高めるRAG拡張手法のこと。
RAG-Fusion (RAG融合検索)とは — 詳しく解説
RAG-Fusionは、Adrian Raudaschlが2023年に提案した検索拡張生成の応用手法で、1つのユーザー質問をLLM自身に複数の言い換えクエリへ展開させ、それぞれのベクトル検索結果をReciprocal Rank Fusion（RRF）などの手法で統合してから最終的な回答生成に渡す。単一クエリでは表現の揺れや言葉遣いの違いによって関連文書を取りこぼす問題を緩和できるとされ、FAQ検索や社内ナレッジベースの検索精度向上に採用が広がっている。2026年時点の実運用では、クエリ生成のたびにLLM呼び出しが発生するため、単純なRAGに比べてレイテンシとAPIコストが数倍に膨らみやすい点が現場で課題視される。相場感としては、検索対象文書数が数万件規模を超えたあたりからRRF統合の効果が体感しやすくなる一方、数百件規模の小規模ナレッジベースでは効果が薄くコスト増だけが目立つ、という声も多い。導入判断では、まず通常のRAGで検索漏れが実際に起きているかを検証し、それでも精度が足りない場合にのみRAG-Fusionへ段階的に移行するのが現実的な選び方とされる。
RAG-Fusion (RAG融合検索)の使用例
- 「クラウド移行のリスクは？」という質問から『クラウド移行 セキュリティリスク』『クラウド移行 コスト増加要因』等の派生クエリを自動生成する例。
- 社内FAQボットで、表記揺れ（有給/年次有給休暇）による検索漏れをRAG-Fusionのクエリ多様化で緩和する運用例。
RAG-Fusion (RAG融合検索)に関連するAIツール
関連用語
「RAG・検索拡張」の他の用語
Retrieval-Augmented Generation。 社内資料や外部 DB を検索してから AI に答えさせる仕組み。
文章や画像を 数値ベクトルに変換する技術。 類似度検索や RAG の基礎。
出典付きで回答する AI 検索エンジン。 リサーチ業務で従来検索を置き換える。
Google 検索の上位に AI が回答を提示する 「AI Overviews」 や Perplexity 等の新世代検索。
Embedding (数値ベクトル) を高速に類似度検索するための専用 DB。 Pinecone / Qdrant / Weaviate が代表。
NotebookLMとはGoogleが提供するRAGベースのAIリサーチアシスタントのこと。ユーザーがアップロードした文書のみを情報源として回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できる。
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