RAGとは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが回答を生成する前に関連情報を先に検索して、より正確で信頼性の高い回答を作成する技術です。
Retrieval（検索）
質問に関連するドキュメント/情報をハイブリッド検索（Vector+Keyword）で検索します
Augmented（増強）
検索された情報をAIプロンプトに追加します
Generation（生成）
検索された情報を基に正確な回答を生成します
学習データのみに依存 → 最新情報不足、ハルシネーション（Hallucination）発生
リアルタイム知識検索 → 最新情報を反映、ソースに基づく正確な回答
RAG適用分野
QuantHowの様々なサービスにRAG技術が適用されています
AI開発ワークフロー
Claude Code統合AIコラボレーションシステムで過去のセッション、コードパターン、ドキュメントを自動検索して開発コンテキストを提供します。
- セッションコンテキスト自動検索
- コードパターン推薦
- ドキュメント基盤の回答生成
- フィードバックループ学習
Web AI Agent
企業カスタマイズAIチャットボットでFAQ、マニュアル、ナレッジベースをリアルタイム検索して正確な回答を生成します。
- FAQ自動応答
- ドキュメント基盤の回答
- 多言語対応
- ドメイン特化学習
Quant Trading
過去の市場データ、ニュース、レポートをベクトル検索して投資意思決定に関連情報を自動提供します。
- 市場データ分析
- ニュース要約検索
- レポート基盤のインサイト
- リアルタイムアラート
分野別RAG拡張
専門分野に特化したRAGシステムを研究しています
特許
特許法、審査基準、判例、先行技術
法律
法令、判例、契約書、法律顧問
医療
論文、臨床試験、ガイドライン
金融
金融法規、監督規定、有権解釈
技術スタック
実績ある技術で安定したRAGシステムを構築します
5-Layer Storage
File, RDB, Vector, Search, Memory
Qdrant
高性能ベクトルデータベース
Embedding
多言語エンベディングモデル
Hybrid Search
Vector + Keyword + Meta Filter
RAG導入のメリット
なぜRAGを導入すべきですか？
高い精度
Vector（意味）とKeyword（精度）を組み合わせたハイブリッド検索
ナレッジ活用
AIが社内ドキュメント、マニュアル、履歴をリアルタイムで参照
データセキュリティ
自社サーバーホスティングで機密データの外部流出を防止
カスタマイズ
ドメイン別のエンベディングモデルと検索戦略の最適化
導入プロセス
体系的なプロセスでRAGシステムを構築します
データ収集
ドキュメント、コード、会話ログなどのナレッジソースを収集
エンベディング生成
テキストをベクトルに変換して意味基盤の検索を準備
インデキシング
QdrantベクトルDBに保存し最適化
検索統合
AIシステムにRAGパイプラインを連携
品質改善
フィードバック基盤で検索精度を持続的に向上