ベクトルレスRAG (推論ベース検索)読み: べくとるれすらぐ すいろんべーすけんさく

ベクトルレスRAG (推論ベース検索)とは（詳しく解説）

ベクトルレスRAGは、文書を埋め込みベクトルに変換して類似度で検索する従来型RAGとは異なり、目次や見出しなどの階層構造をLLMに読ませ、どの章や節を開くべきかを推論させて回答の根拠を集める方式です。チャンク分割やベクトルDBの運用が不要になり、参照した箇所を説明しやすい点が利点とされます。一方、実運用ではLLM呼び出しが検索のたびに複数回発生するため、レイテンシとコストが膨らみやすいのが落とし穴です。文書数が数万件規模になると階層をたどる方式は扱いにくく、構造の整っていない文書では精度も出にくくなります。2026年時点の現場では、契約書や決算資料、マニュアルのように構造がはっきりした少数の長文には推論ベース、大量で雑多な文書にはベクトル検索、と使い分けたり、両者を組み合わせたりする選び方が広く採られています。導入前に自社文書で費用と応答時間を試算するのが無難です。

ベクトルレスRAG (推論ベース検索)の使用例

• 100ページ超の決算資料の目次をLLMに渡し、売上の内訳が載る章を選ばせてから、その節だけを読んで回答させる。
• 社内規程の質問に、まず見出し構造で該当章を絞り、足りなければ別の章へ移る手順をプロンプトで指示する。

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