RAGの精度を上げる『意味のあるタグ付け』を設計してみた
この記事で分かること
RAGの精度を向上させるための「意味のあるタグ付け」設計手法が得られる。タグの粒度や階層構造、検索クエリとのマッチング方法など、具体的な設計基準が示されている。特に、タグ付けの自動化と人手による調整のバランスを取るポイントが実務で役立つ。
詳細要約
RAGの精度向上には、検索対象の文書に「意味のあるタグ」を事前に付与し、検索時にタグをフィルター条件として使う設計が有効。タグは単なるキーワードではなく、文書のカテゴリや目的、利用シーンを表す階層構造にする。例えば「技術仕様」「トラブルシューティング」など、検索意図と合致する粒度で設定する。実際の運用では、タグ付与のルールを事前に定義し、文書作成時に一貫性を持たせることが重要。