回答精度が上がらない
RAGの原因特定と
改善実装
RAG精度診断 ＆ 精度改善支援
RAGの構造や処理の流れを分析し、
精度低下の原因を特定。
改善案の提示から実装支援まで行います。
まずは、精度診断してみませんか？
無料相談
RAG構築は、
しかし、
RAGの精度は、複数の処理の組み合わせで決まります。
そのため、精度が上がらない原因もひとつとは限りません。
RAGの基本構造
プロンプトを書き換える
チャンクを変更する
モデルを変更する
データを追加する
フレームワークを変更する
etc
原因を見極めないまま、これらの個別の改善を重ねても、効果につながらず、検証コストだけが増えてしまうことがあります。
どこで精度を
落としているのか
正しく特定することが
重要。
サービス概要
原因を特定する
と
精度を高める
を
一貫して支援
一時的な調整ではなく、原因を正しく捉えたうえで、継続的に精度を高められる状態を目指します。
RAG精度診断
精度を左右する要素を
5つの観点
から
横断的に診断。
プロンプトや検索設定など、一部の改善だけでは原因を捉えきれないことがあります。
レトリバの知見をもとに、ワークフローから回答ログまで確認し、精度低下の原因と、優先して改善すべきポイントを明らかにします。
5つの観点
1
ワークフロー
不要な処理・分岐・ノード構成・検索設定
2
検索設定
Retrieval・Rerank・検索対象
3
チャンク設計
分割単位・チャンク長・ノイズ
4
プロンプト
指示・制約・出力形式
5
回答ログ
回答品質・失敗パターン・参照情報
RAG精度改善支援
RAGの精度を
継続的に高める
改善サイクルを設計。
診断結果をもとに、効果の高い改善策を実装。
また、RAGの精度改善を継続的に実施できる状態を作るための改善サイクルを設計。
改善サイクル
企業ごとに異なる課題を特定し、最適なアプローチで精度改善を現します。
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実施フロー
原因特定から
改善・検証まで
段階的に進めます。
診断フロー
精度低下の原因を
4STEP
RAGの構造や処理の流れを整理し、精度に影響する箇所を切り分け。
原因を特定し、改善すべきポイントと方針を明確にします。
改善フロー
特定した原因を改善し
4STEP
診断結果をもとに改善を実装し、改善前後を評価。
効果を確認しながら、継続的に精度を高める仕組みを整えます。
支援実績
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レトリバの強み
原因分析から
改善実行まで支援する
と
レトリバは、自然言語処理領域で培った研究開発の知見と、実サービスへの実装経験をもとに、原因分析から改善支援まで一貫して対応します。
10年以上の
AI導入支援で培った
レトリバは、自然言語処理を中心に10年以上にわたり研究開発を行ってきました。検索・データ・言語処理など、RAGの精度に影響する要素を多面的に分析し、精度低下の原因を特定します。
レトリバの技術領域
長年の研究・開発の知見を、実際のAI導入・改善へ活かす
さまざまな業界のAI導入・RAG活用を支援
研究・開発チームが支える
レトリバでは、AI研究チームと開発チームが連携し、日本語に特化した独自モデルの研究開発を継続しています。
学習データの設計や学習手法、評価・改善を繰り返す中で培った知見を、企業ごとの課題に応じたモデルチューニングやRAG改善に活かします。
独自モデルの研究開発で培った
チューニングの知見を改善に活かす
日本語検索において
最高クラスの精度を実現※
独自Embeddingモデル「AMBER」
※2025年3月時点。GLuCoSE-base-ja-v2、ruri-base、ruri-large、multilingual-e5-base、multilingual-e5-largeなどの公開モデルと比較。
詳細
open_in_new日本語要約タスクにおいて
高スコアを記録※
日本語LLM「T5」
※2023年6月時点。T5-XL-LoRA、rinna3.6B-LoRA、OpenCALM3B-LoRA、OpenCALM7B-LoRAなどと比較。
詳細
open_in_new長文の分類タスクで
高い精度を実現※
日本語BERT「RetrievaBERT」
※2024年7月時点。BERT base Japanese、Japanese DeBERTa V3 base、BERT large Japaneseと比較。
詳細
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