【新時代のRAG手法！】Claudeを使ったContextual Retrievalの全貌と徹底解説

AIを活用して、膨大なデータから瞬時に正確な情報を引き出す。これが今、ビジネスや研究の現場で求められる新しいニーズです。その解決策として注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という手法。しかし、従来のRAGでは精度に限界があり、課題が山積していました。

そこで登場したのが、Contextual Retrieval。特に、Anthropic社のClaudeを活用したこの新しいアプローチは、文脈情報を追加することで精度を劇的に向上させることが可能です。

この記事では、このContextual Retrievalの全貌と実装方法、そしてDifyを使った実践例を徹底解説します。AIや生成モデルの活用をさらに進化させたい方は、ぜひ最後までお読みください！

RAGの基本的な仕組み

1. 質問を受けたAIが、事前に用意されたデータから関連情報を抽出。
2. 抽出した情報をプロンプトに組み込み、生成AIで回答を作成。

この手法は便利ですが、以下の課題が指摘されてきました：

• データを分割すると文脈が失われ、正確な回答が難しい。
• 指示語（例：「それ」「これ」）が何を指しているかAIが理解しづらい。

これを解決するのが、Contextual Retrievalです。

Contextual Retrievalとは？

Contextual Retrievalは、AIがデータを理解する際の「文脈の欠落」という問題を解消する手法です。
特に、アンソロピック社が開発したこのアプローチは、従来のRAGの進化形と言えるものです。

主な特長

• 分割されたデータ（チャンク）に「文脈情報」を付加することで、データの意味を保持。
• これにより、質問に対する回答精度が大幅に向上。

従来のRAGとの違い

従来のRAGでは、分割したデータをそのままAIに渡します。例えば以下のケース：

データ例：

1. ニャンタはサバが好きです。
2. 毎日それを食べています。

質問：「ニャンタは毎日何を食べていますか？」

従来のRAGでは、2番目の文章（「毎日それを食べています」）だけを抽出した場合、「それ」が何を指すのか分からず、正しい回答を生成できません。

Contextual Retrievalでは、次のような文脈情報を付加します：

• 「1番目：ニャンタの食習慣 – ニャンタはサバが好きです。」
• 「2番目：続き – 毎日それを食べています。」

この情報に基づき、AIは「それ」が「サバ」を指していると理解できます。

Contextual Retrievalの技術的背景

文脈情報の付与プロセス

1. データ分割（チャンク化）
   • 文書を複数のチャンクに分割します。
   • 例：1000文字の文章を100文字ずつに分割。
2. 文脈情報の生成
   • 各チャンクに対して文脈情報を付与。
   • プロンプトとして全文＋チャンクを言語モデル（Claude）に渡し、文脈情報を生成。

プロンプトキャッシュの活用

文脈情報を生成する際、全文をプロンプトに含めるため、コストが高くなりがちです。
アンソロピック社のプロンプトキャッシュ機能を活用すれば、同じ全文を再利用する際のコストを10分の1に削減可能です。

Difyを使ったContextual Retrievalの実装

Difyは、生成AIを活用したアプリケーションを簡単に構築できるプラットフォームです。
プログラミング不要で操作できるため、初心者にもおすすめです。

実装手順

1. ナレッジベースの作成
   • PDFやテキストをDifyにアップロード。
   • 自動的に文章をチャンクに分割。
2. 文脈情報の付与
   • DifyのAPIを使用して、各チャンクに文脈情報を追加。
   • 必要に応じてプロンプトキャッシュを活用し、コストを抑える。
3. 新たなナレッジベースの生成
   • 文脈付きチャンクを組み込んだ新しいデータセットを構築。
4. 質問応答システムのテスト
   • 質問を投げかけ、回答精度を従来手法と比較。

実験結果：精度向上の実証

Contextual Retrievalを実装した場合、従来のRAGに比べて次のような改善が確認されました：

精度比較（低いほど良い）

• 従来のRAG：指示語が含まれる場合、回答が曖昧になることが多い。
• Contextual Retrieval：指示語を含む質問でも高い精度で回答可能。

実験データ

• 従来手法：分割したデータをそのまま使用。
• 改良手法：文脈情報を追加したデータを使用。

結果、指示語を含む質問に対する回答の正答率が大幅に向上しました。

Contextual Retrievalのメリットと限界

メリット

• 文脈を補完することで、AIの応答がより自然に。
• 情報検索やFAQシステムの精度が飛躍的に向上。
• 従来のRAG手法に簡単に統合できる。

限界

• 文脈情報の生成に時間とコストがかかる（ただし、プロンプトキャッシュで軽減可能）。
• 特殊なドメインのデータでは、文脈生成プロンプトのチューニングが必要。

応用例：あなたの仕事にどう活かせる？

業務効率化

• 社内ナレッジを活用したFAQシステムの構築。
• 問い合わせ対応の自動化。

教育分野

• 大量の学習資料から的確な情報を抽出。
• 学生や教師向けの質問応答システムを作成。

研究開発

• 研究データの整理と活用。
• 文献レビューの効率化。

まとめ：Contextual Retrievalが未来を変える

Contextual Retrievalは、RAGの課題を解消する画期的な手法です。
特に、データが膨大で複雑な場合や、高精度の回答が求められる場面で大きな効果を発揮します。

あなたへの提案：

• 小規模なプロジェクトで試してみる。
• DifyやClaudeを活用し、手軽に実装する。

文脈の重要性を感じたら、この技術が大きな助けになるでしょう。
ぜひコメントで感想や質問をお寄せください！