Retrieval-Augmented Generation。Vector Search+LLM生成統合。Naive RAG・Advanced(Pre/Post retrieval)・Modular RAG・Agentic RAG・GraphRAG(Microsoft)・HyDE・Contextual Retrieval(Anthropic)・RAG Fusion・Self-RAG・Corrective RAG・LlamaIndex・LangChain・Haystack・RAGFlow・DSPy・R2R対応、2026年LLM応用定番。
RAGアーキテクチャ（Retrieval‑Augmented Generation）は、ベクトル検索とLLM生成を統合した構造で、外部知識ベースから情報を取得しながらテキストを生成する。2026年に多くの企業が採用を開始し、LLM応用の定番となっている。
主に「Naive RAG」「Advanced RAG（Pre／Post retrieval）」「Modular RAG」「Agentic RAG」「GraphRAG（Microsoft）」「HyDE」「Contextual Retrieval（Anthropic）」「RAG Fusion」「Self‑RAG」「Corrective RAG」など多様な実装が存在する。
| 変種 | 主な検索エンジン | LLM | 典型的なハードウェア | 主要用途 |
|---|---|---|---|---|
| Naive RAG | ElasticSearch | GPT‑4 | RTX 5090, 24GB GDDR7 | 低コストプロトタイプ |
| Advanced RAG | Pinecone | Llama‑2 | Ryzen 9 9950X3D, 5.7GHz | 高精度レポート |
| GraphRAG | Neo4j | GPT‑4o | Core Ultra 9 285K, 3.5GHz | 複雑関係解析 |
| Agentic RAG | Vespa | Claude‑3 | DDR5‑6000, 6000MHz | マルチタスク自動化 |
Q1. RAGはどの程度のデータ量で効果を発揮しますか？
A1. 10GB以上の文書コレクションがあると、検索精度が顕著に向上します。
Q2. GPUが無い場合でもRAGは利用できますか？
A2. CPUのみで動作は可能ですが、推論速度はGPUに比べて数十倍遅くなります。
Q3. RAGの学習コストはどのくらいですか？
A3. 1TBのデータセットでGPU 4枚を使用すると、数日でインデックス作成が完了します。
RAGアーキテクチャは、ベクトル検索とLLM生成を組み合わせることで、外部知識をリアルタイムに活用できる構造である。2025年から2026年にかけて多くの企業が採用を進め、最新のLLM応用の定番となっている。自作PCで構築する際は、RTX 5090やRyzen 9 9950X3Dなど高性能ハードウェアを組み合わせ、PCIe 5.0 x16とDDR5‑6000を活用することで、検索と生成の両方を高速化できる。GraphRAGやAgentic RAGなどの派生技術を取り入れることで、さらに高度な知識活用が可能になる。