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"パイプライン設計"でRAGを自動最適化
複数手法の組み合わせが煩雑な課題を、多段パイプライン（検索→再ランク→要約）で解決。LangGraph、Haystackのパイプライン構築を実践解説。
髙
髙谷 謙介
COO
11 分
Table of Contents
パイプライン設計でRAGを自動最適化
RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの性能を向上させるには、複数の手法を組み合わせることが重要ですが、その複雑性が課題となっています。この記事では、多段パイプライン設計を通じて、検索から再ランク、要約まで一連の処理を自動化し、最適化する方法を実践的に解説します。
RAG最適化の課題
従来のRAGシステムでは、以下のような課題があります：
- •単一の検索手法では精度に限界
- •複数手法の組み合わせが複雑
- •パフォーマンス調整の困難さ
- •スケーラビリティの問題
パイプライン設計のアプローチ
1. 多段検索パイプライン
python
1# 初期検索段階
2initial_results = vector_search(query, top_k=100)
3
4# 再ランキング段階
5reranked_results = rerank_model(query, initial_results, top_k=20)
6
7# 要約・統合段階
8final_answer = summarize_model(query, reranked_results)2. LangGraphを活用した実装
LangGraphを使用することで、複雑なワークフローを視覚的に構築できます：
python
1from langgraph import Graph
2
3def build_rag_pipeline():
4 graph = Graph()
5
6 graph.add_node("retrieval", retrieval_node)
7 graph.add_node("rerank", rerank_node)
8 graph.add_node("summarize", summarize_node)
9
10 graph.add_edge("retrieval", "rerank")
11 graph.add_edge("rerank", "summarize")
12
13 return graph.compile()3. Haystackによる高度なパイプライン
Haystackフレームワークを使用した、より柔軟なパイプライン構築：
python
1from haystack import Pipeline
2from haystack.components.retrievers import InMemoryBM25Retriever
3from haystack.components.rankers import TransformersSimilarityRanker
4
5pipeline = Pipeline()
6pipeline.add_component("retriever", InMemoryBM25Retriever(document_store))
7pipeline.add_component("ranker", TransformersSimilarityRanker())
8pipeline.add_component("reader", ExtractiveQAReader())
9
10pipeline.connect("retriever", "ranker")
11pipeline.connect("ranker", "reader")自動最適化機能
パラメータの動的調整
システムの性能を監視し、自動的にパラメータを調整：
python
1class AutoOptimizer:
2 def __init__(self, pipeline):
3 self.pipeline = pipeline
4 self.metrics_tracker = MetricsTracker()
5
6 def optimize(self, validation_data):
7 for params in parameter_grid:
8 self.pipeline.update_params(params)
9 score = self.evaluate(validation_data)
10 if score > self.best_score:
11 self.best_params = paramsA/Bテストの自動実行
複数の設定を自動的にテストし、最適な構成を選択：
python
1def auto_ab_test(pipeline_configs, test_queries):
2 results = {}
3 for config_name, config in pipeline_configs.items():
4 pipeline = build_pipeline(config)
5 results[config_name] = evaluate_pipeline(pipeline, test_queries)
6
7 best_config = max(results, key=lambda x: results[x]['accuracy'])
8 return best_config, results実装のベストプラクティス
1. 段階的な構築
最初はシンプルな構成から始めて、段階的に複雑化していきます。
2. 監視とログ
各段階での性能を詳細に監視し、ボトルネックを特定します。
3. キャッシュ戦略
計算結果をキャッシュして、レスポンス時間を短縮します。
まとめ
パイプライン設計を通じたRAGの自動最適化は、システムの性能向上と運用効率化を実現します。LangGraphやHaystackなどのツールを活用することで、複雑なワークフローも管理しやすくなり、継続的な改善が可能になります。
次のステップとして、実際のプロジェクトでこれらの手法を適用し、具体的な成果を測定することをお勧めします。