階層的RAG（Hierarchical RAG）を用いた必要最小限のコンテキスト抽出技術

階層的RAG（Hierarchical RAG）を用いた必要最小限のコンテキスト抽出技術とは

階層的RAG（Hierarchical RAG）を用いた必要最小限のコンテキスト抽出技術とは、大規模言語モデル（LLM）の応答生成において、複数の情報源や粒度（階層）から関連性の高い情報を効率的に特定し、必要最小限のコンテキストのみを抽出して提供する技術です。これにより、LLMへの入力トークン数を削減し、推論コストの低減と応答精度の向上を図ります。従来のRAGが持つ課題、すなわち不必要な情報の混入による「ノイズ」やコスト増大を解決するため、文書全体、セクション、段落、文といった異なる粒度で情報を構造化し、クエリに応じて最適な階層からコンテキストを抽出します。特に、複雑な情報源や膨大なデータセットから、特定の質問に対する最も関連性の高い断片だけを効率的に引き出すことで、生成AIの運用効率を高め、親トピックである「トークンあたりの単価削減」に大きく貢献します。

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