生成AIで情報検索を変える「RAG構築」のポイント――LangChainか、専用DBか：「RAG」をPoCで終わらせない

生成AIの登場によって、従来の社内文書検索ではできなかったことが可能になった。社内文書検索のためのRAG構築に向け、LangChainやベクトルデータベース専用製品を選定するためのポイントを解説する。

[雨輝ITラボ（リーフレイン），TechTargetジャパン]

　ファイルサーバや社内Wiki、全文検索エンジンなどが担ってきた社内の文書検索は、生成AIの導入で状況が一変している。「RAG」（Retrieval-Augmented Generation）によって、文書群から直接答えを得ることが可能になった。これは従来のキーワードマッチ型検索（入力したキーワードと一致する語句を探す仕組み）ではできなかったことだ。

　RAGは、外部の知識ベースから必要な情報を取得し、それを基に生成AIが自然言語で回答を返す仕組みだ。内部情報活用の強力な手段となり得るものだが、情報システム部門などの導入を検討する現場は、RAG構築の技術的選択肢の多さと、評価基準の難しさに直面している。現場からはしばしば以下の声が上がる。

• 生成AIアプリケーション構築用フレームワーク「LangChain」で自作すべきか、それともベクトルデータベース専用製品を使うべきか
• 検索精度とコスト、どちらを優先すべきか
• 運用保守の負荷をどの時点で見積もるべきか

　本稿では、こうした課題を整理し、選定のための評価軸を提示する。

RAG構築の基本と選定ポイント

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RAG構築に向けた基礎知識

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　RAGは大きく、情報取得を担うリトリーバー（Retriever）と、回答を生成するLLM（大規模言語モデル）の2つで構成される。このリトリーバーの中核がベクトルデータベースであり、検索精度やレスポンス性能を左右する重要な要素だ。

　LangChainは、このリトリーバーを含むアプリケーションロジック全体を組み立てるためのオープンソースフレームワークであり、任意のベクトルデータベースや外部API（アプリケーションプログラミングインタフェース）と接続できる。一方、ベクトルデータベース専用製品はストレージ、検索、スケーリング、運用監視などの機能を統合して提供し、LangChainを介さずにRAGを構築できる。

　情報システム部門が選定する際の主要なポイントは、以下の3つに集約される。

• 検索精度と多言語対応
  • 自社の情報資産が単一言語か多言語か
• スケーラビリティと性能
  • ユーザー規模、アクセス頻度、応答速度要件を満たせるかどうか
• 運用負荷とセキュリティ要件
  • 日次メンテナンスや監査証跡対応を誰がどこまで担うか

LangChainの特徴と選びどころ

　LangChainは自由度が高く、データ取得からプロンプト生成、応答整形まで細かく制御できる。豊富なモジュール群により、異なるベクトルデータベースやLLMを組み合わせて試行でき、PoC（概念実証）段階での迅速な検証に向く。その主なメリットとデメリットは以下の通り。

• メリット
• 外部APIや既存システムとの統合が容易
• 実装レベルで細かなチューニングが可能
• OSS（オープンソースソフトウェア）であり、ライセンスコストが不要
• デメリット
• 実装者のスキルに依存し属人化しやすい
• アップデート追従や依存ライブラリ管理の負荷
• 運用設計をゼロから構築する必要がある

ベクトルデータベース専用製品

　以降ではベクトルデータベース専用製品として「Pinecone」「Weaviate」「Qdrant」「Chroma」「Milvus」の5製品を紹介する。

• Pinecone
  • マネージドサービスでスケーラビリティに優れ、大規模利用向け
• Weaviate
  • GraphQL APIによるメタデータ検索が強み
• Qdrant
  • 軽量で自社ホスティング容易、低コスト
• Chroma
  • LangChainとの親和性が高く、小規模PoC向け
• Milvus
  • オンプレミス、クラウドサービス両対応で大規模データ処理が強み

　導入工数が短く、テストから本番までスムーズに移行できるのは、マネージド型のPineconeやWeaviateだ。一方、QdrantやMilvusの自社ホスティングは初期構築の負荷が高いが、長期的にはコストメリットが出る場合がある。

日次メンテナンスの負荷はマネージド型が圧倒的に低く、監視・障害対応もベンダー側で担保される。セキュリティ要件が厳しい場合は、オンプレミス運用が可能なMilvusやQdrantが候補になる。

PoC段階での評価項目と注意点

　PoCでは以下の指標を計測するようにしよう。

• 検索精度
  • Recall（再現率）：本来ヒットすべきもののうち、実際にヒットした割合
  • Precision（適合率）：ヒットしたもののうち、正しくヒットした割合
• 応答速度
  • P95レイテンシ：全リクエストのうち、95％がこの時間以内に処理されたことを示す
  • P99レイテンシ：全リクエストのうち、99％がこの時間以内に処理されたことを示す

　PoCの成功は本番環境での適合を保証するものではない。本番ではデータ更新の自動化、負荷試験、権限管理、監査ログ取得など、追加要件が必ず発生する。PoC時にこれらを軽視すると、運用移行時に大幅な設計変更が必要になるため注意が必要だ。

情シス部門が最適なRAG基盤を選ぶために

　RAGツールの選定は、機能比較だけではなく、自社の情報構造、ユーザー規模、将来の拡張計画、情報システム部門が担える運用範囲との整合が重要だ。適切なPoC計画や選定マトリックスの作成、長期運用を見据えたアーキテクチャ選択によって、情報システム部門は無駄のないRAG基盤を構築し、社内の情報活用レベルを一段引き上げることができる。