～従来のRAGを超える検索精度と効率化～
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIの情報検索と回答生成の精度を向上させる重要な技術として注目されています。しかし、従来のRAGには、「検索が1回しか行われないため、複雑な質問に対応しづらい」「不要な検索が発生し、回答が遅くなる」という課題がありました。
そこで登場したのが、DeepRAG です。
本記事では、DeepRAGの仕組みや従来のRAGとの違い、導入によるメリットについて解説します。
1. DeepRAGとは？従来のRAGとの違い
✅ 従来のRAGの課題
RAGは、ユーザーの質問に対し、外部データベースやWeb検索を活用して回答を生成する技術ですが、以下の問題が指摘されてきました。
- 検索が1回のみ：質問ごとに1回しかデータ検索が行われず、複雑な質問では情報不足になりやすい。
- 不要な検索が発生：検索の必要がない質問でも検索を行い、処理が遅くなる。
- 回答の精度が不安定：適切な情報源を参照できないと、誤った回答が生成されるリスクがある。
🔥 DeepRAGの革新点
DeepRAGは、従来のRAGの検索プロセスを大幅に改善し、より柔軟かつ高精度な情報検索を可能にします。
- 複数回の検索を適応的に実施：質問の内容に応じて、最適な回数だけ検索を行う。
- 検索の要否を判断：AIが「検索が必要かどうか」を自動判別し、無駄な検索を削減。
- 知識の境界を理解：AIが「どこまで自分が知っているか」を判断し、不足している場合のみ検索を実行。
つまり、DeepRAGは「検索しすぎず、しかし必要なときには深く検索する」バランスの取れたRAGの進化形なのです。
2. DeepRAGの仕組み｜どのように「深く」検索するのか？
💡 DeepRAGのコア技術
DeepRAGの最大の特徴は、「検索が必要な場合のみ、適切な回数だけ検索を行う」ことです。これを実現するために、以下の2つの技術を採用しています。
① 知識の境界を調整（Chain of Calibration）
LLM（大規模言語モデル）は「何を知っていて、何を知らないか」を自覚するのが苦手です。そのため、DeepRAGでは、AIが自身の知識の範囲を適切に認識できるよう**「知識境界の調整」**を行います。
【手順】
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質問を細かく分解（サブクエリ化）
- 例：「フランス革命の原因は？」
- → 「フランス革命とは？」「フランス革命の経済的背景は？」などに分割
-
各サブクエリごとに検索の要否を判定
- 既知の情報で回答可能なら、そのまま回答
- 未知の情報なら、Web検索を実行
-
検索結果を統合し、最終回答を生成
このプロセスにより、「知っていることは検索せず、知らないことだけ検索する」仕組みが実現されます。
② 検索回数を最適化（マルコフ決定過程：MDP）
DeepRAGでは、検索の回数を適切に調整するために**マルコフ決定過程（MDP）**を利用しています。
【仕組み】
- AIが「今の時点で検索すべきか？」を判断
- 必要なら検索を継続、不必要ならストップ
- 最も効率的な検索回数を決定
これにより、無駄な検索を減らし、最短時間で最大限の情報を取得できます。
3. DeepRAGの導入メリット｜どれくらい効果があるのか？
📊 実験結果（従来のRAGとの比較）
DeepRAGを従来のRAGと比較した結果、以下のような成果が得られました。
| 項目 | 従来のRAG | DeepRAG |
|---|---|---|
| 回答精度 | 基準値 | +21.99%向上 |
| 検索回数 | 多すぎることがある | 最適化され無駄が減少 |
| 処理速度 | 遅延が発生しやすい | 高速化（無駄な検索を削減） |
特に、検索回数を減らしながらも精度が向上する という点が、DeepRAGの大きな強みです。
4. まとめ｜DeepRAGの導入を検討すべき理由
DeepRAGは、従来のRAGの「検索回数の最適化」と「知識の境界の理解」を実現する新しい手法です。
✅ DeepRAGのポイントまとめ
- 不要な検索を削減し、処理速度を向上
- 必要な場合のみ適切な回数だけ検索し、回答精度を最大化
- 知識の境界を調整し、検索の要否を適切に判断
- マルコフ決定過程（MDP）を活用し、検索フローを最適化
これにより、RAGを用いたAIアプリケーションの検索効率と精度が大幅に向上します。
今後、RAG技術を活用した検索AIの需要はますます高まるでしょう。DeepRAGは、より正確で効率的な情報検索を求める企業や研究者にとって、有力な選択肢となるはずです。
🚀 あなたのRAGシステムにも、DeepRAGの導入を検討してみてはいかがでしょうか？
