複合質問でRAGが失敗する理由とSub Question Query Engineによる推論自動分解の実践録
単一検索では答えられない「AとBの比較」などの複合質問。従来のRAGが抱える課題を、LlamaIndexのSub Question Query Engineでどう解決したか。SaaS企業の事例をもとに、実装の壁と克服策、90%超の精度を実現したプロセスを詳述します。
キーワード解説
Sub Question Query Engineを用いた複雑なAI推論の自動分解と回答生成
「Sub Question Query Engineを用いた複雑なAI推論の自動分解と回答生成」とは、大規模言語モデル（LLM）が複雑な質問に対し、単一の検索では回答できない場合に、その質問を複数の小さな副質問に分解し、それぞれを独立して処理することで、最終的な回答を導き出すための技術です。特にRetrieval-Augmented Generation (RAG) システムにおいて、複合的な情報要求や比較分析が必要な場面で、従来のRAGが持つ限界を克服します。LlamaIndexなどのフレームワークで実装され、質問の意図を正確に理解し、必要な情報を効率的に収集・統合する「クエリエンジン」の高度な応用例の一つとして位置づけられ、より精度の高い、根拠に基づいた回答生成を可能にします。
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Sub Question Query Engineを用いた複雑なAI推論の自動分解と回答生成とは
「Sub Question Query Engineを用いた複雑なAI推論の自動分解と回答生成」とは、大規模言語モデル（LLM）が複雑な質問に対し、単一の検索では回答できない場合に、その質問を複数の小さな副質問に分解し、それぞれを独立して処理することで、最終的な回答を導き出すための技術です。特にRetrieval-Augmented Generation (RAG) システムにおいて、複合的な情報要求や比較分析が必要な場面で、従来のRAGが持つ限界を克服します。LlamaIndexなどのフレームワークで実装され、質問の意図を正確に理解し、必要な情報を効率的に収集・統合する「クエリエンジン」の高度な応用例の一つとして位置づけられ、より精度の高い、根拠に基づいた回答生成を可能にします。