Multi Query Retrievalとは
読み: マルチクエリリトリーバル
MultiQueryRetrievalの仕組みと活用
Multi Query Retrievalとは、ユーザーの質問をAIが複数の異なる表現に書き換えて検索を行う手法である。RAGシステムにおいて、検索精度の低さが原因で回答がずれる課題を解消するために用いられる。
かんたんに言うと
図書館で本を探す際、一つのキーワードだけでなく、言い方を変えた複数の検索カードを同時に投げかけることで、目的の一冊に辿り着く確率を高める仕組みである。
検索精度を向上させる仕組み
ユーザーの入力した質問は、単一の表現では文書検索の網から漏れる場合がある。この手法ではLLMを活用して元の質問を多角的な視点から再構成し、複数の検索クエリを生成する。それらを並行して実行することで、関連性の高い情報を網羅的に収集することが可能となる。結果として、システムが回答を生成するための材料がより確実に揃うようになる。
RAG運用における活用場面
社内の規定集や技術マニュアルを検索させるRAGにおいて、専門用語の揺らぎや曖昧な表現が検索の壁となることは多い。部署によって異なる言い回しが使われる環境では、この手法が特に有効に機能する。検索対象となる文書データベースが大規模であるほど、クエリを多角化する恩恵は大きくなる。情報の取りこぼしを防ぐことで、AIの回答に対する現場の信頼性が向上する。
実務導入時の注意点
クエリを増やすことは検索漏れを防ぐ一方で、APIの呼び出し回数や処理時間が増加する側面がある。コストと応答速度のバランスを考慮し、どの程度クエリを生成させるかの調整が欠かせない。また、生成されたクエリが元の意図から逸脱しないよう、プロンプトの設計にも注意が必要である。システム全体のパフォーマンスを考慮しながら、段階的に導入範囲を検討するのが現実的である。
当社の見解
過去の経営判断や設計方針をcognee MCPで構造化し、永続的なナレッジベースとして運用している。AIが文脈を正確に把握することで、属人化を排除し、一貫性のある意思決定を可能にする。情報の断片化を防ぎ、組織の知見を資産化する基盤として不可欠な仕組みである。同じ失敗を二度としないAIエージェント
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