RAGで構築する社内ナレッジ検索：検索速度を10倍にする実装パターン
導入
社内文書が多く、アクセスも頻繁であり、ChatGPT/Claudeから即座に引用する必要がある場合がよくあります。RAG（Retrieval-Augmented Generation）を使用して、社内文書をベクトル検索可能にすることで、その問題を解決できます。背景・現状の課題
社内文書が多く存在する場合、アクセスが遅くなり、人間の労力も多めになります。また、ChatGPT/Claudeから即座に引用できるようにすることも難しい旨です。具体的なアプローチ・実装パターン
ベクトルDBの選定
- Faiss - Annoy - Elasticsearchチャンク戦略
- 文章を固定長のコードブロックに分割する - 文章を固定長の文章単位に分割するインデクス作成方法
- 文書をベクトル化してインデクスを作成する - 文書をトークン化してインデクスを作成する実装上の落とし穴と対策
ベクトル化に失敗する可能性があるため、エラーハンドリングが必要です。
文書をインデクス化する際に、重複した文章が含まれていないことを確認する必要があります。
