Modular RAG（モジュラーラグ）

Modular RAG とは

Modular RAGは、2024年にYunfan Gaoらがサーベイ論文「Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey」で体系化したRAGアーキテクチャの設計パターンである。RAGシステムを機能ごとに独立したモジュールに分解し、タスクの要件に応じて自由に組み合わせるアプローチを指す。

RAGの進化：3世代

Naive RAG（第1世代）:

• 固定フロー: Indexing → Retrieval → Generation
• シンプルだが精度・効率に限界
• チャンキング精度・検索精度・文脈統合の問題

Advanced RAG（第2世代）:

• Pre-retrieval（クエリ拡張・変換）とPost-retrieval（再ランキング・フィルタリング）を追加
• 精度改善されたが依然として固定パイプライン

Modular RAG（第3世代）:

• 各コンポーネントをモジュールとして独立設計
• タスクに応じた自由な組み合わせ・並列化・ループが可能

主要モジュールの分類

Searchモジュール（情報取得）:

• Vector Search（ANN近傍探索）
• Keyword Search（BM25等）
• Hybrid Search（ベクトル+キーワード融合）
• Web Search（リアルタイム情報）
• SQL Search（構造化DB）

Memoryモジュール（コンテキスト保持）:

• Session Memory（会話履歴）
• External Memory（ベクトルDB）
• Entity Memory（エンティティ追跡）

Fusionモジュール（情報統合）:

• RRF（Reciprocal Rank Fusion）
• Reranking（Cross-encoder）
• Compression（要約・圧縮）

Routingモジュール（クエリ振り分け）:

• データソース選択
• 言語別ルーティング
• ドメイン専門特化

Predictモジュール（推論実行）:

• CoT（Chain-of-Thought）
• Self-Consistency
• Step-back Prompting

Taskモジュール（タスク特化）:

• Q&A、要約、コード生成、会話等

設計パターンの例

Q&Aシステム向け構成:

[クエリ] → [Hybrid Search] → [Reranking] → [Compression] → [CoT生成]

リアルタイム情報が必要な場合:

[クエリ] → [Query Routing] → [Web Search + Vector Search] → [RRF Fusion] → [生成]

複雑な多段階推論:

[クエリ] → [Iterative Search] ⟳ [中間推論] → [Self-Consistency] → [最終回答]

フレームワークとの対応

Modular RAGの概念は主要フレームワークに実装されている:

• LangGraph: ノードとエッジによるグラフ型パイプライン設計
• LlamaIndex: モジュール化されたコンポーネントライブラリ
• Haystack: コンポーネント接続によるパイプライン構築

実運用のメリット

1. 独立テスト: 各モジュールを個別に評価・改善可能
2. 漸進的改善: システム全体を停止せず特定モジュールのみ更新
3. A/Bテスト: 同一タスクで異なるモジュール組み合わせを比較
4. スケーリング: ボトルネックとなるモジュールのみ水平スケール

RAGシステムの複雑化に伴い、モジュラー設計は大規模本番運用での標準アーキテクチャパターンになりつつある。