コンテキストエンジニアリングとRAG。両者の関係と、信頼できるAIにとってなぜ重要か

コンテキストエンジニアリングとは、ある回答のためにモデルが見るすべてを整え、コンテキストウィンドウに収まるよう配置する作業です。どの文書を含めるか、どう並べるか、会話の履歴をどれだけ残すか、どんなシステム指示を設定するか、そして余地が足りないとき何を除くかを選びます。目的は、最も関連する情報をモデルの前に置き、気を散らしたり余地を奪ったりするものは置かないことです。

この分野は、AIエージェントの質を左右する主要な要素として、素朴なプロンプト作成に大きく取って代わりました。巧みなプロンプトも、モデルが適切な情報をコンテキストに持っていなければ回答を救えません。逆に、よく選ばれたコンテキストは、単純なプロンプトでもうまく機能させることがよくあります。

RAG（検索拡張生成）は、質問に関連する箇所を文書群から検索し、モデルが回答する前にコンテキストへ加える手法です。これはコンテキストの文書層を満たす方法であり、モデルが学習データだけでなく、あなたの個別のファイルについて語れるようにするものです。

したがってRAGは、コンテキストエンジニアリングの対抗物ではなく、その一部です。取得が出典の箇所を供給し、コンテキストエンジニアリングの残りが、その箇所を指示・履歴・ウィンドウの予算とどう並べるかを決めます。両者を組み合わせることで、関連性が高く、かつ根拠に基づいた回答が生まれます。

優れたコンテキストエンジニアリングとRAGが重要なのは、回答が実在し検索可能な出典に基づくのか、それとも不透明な学習データから組み立てられたのかを、これらが決めるからです。関連する箇所が取得されてコンテキストに保たれていれば、モデルには拠り所となる具体的なものがあり、よく作られたツールはそれが何であったかを正確に示せます。

これが機能しているかどうかの判定はシンプルです。各主張の背後にある出典を開いて確認できるか、ということです。読んで検証できる箇所を回答が引用していれば、コンテキストは実在していました。出典を示せないなら、コンテキストは欠けていたか、そもそも根拠づけられておらず、その回答は未検証として扱うべきです。

Tatsulokはコンテキストエンジニアリングをあなたの代わりに行います。ライブラリから関連する箇所を取得し、モデルに合わせて並べて収め、モデルを選び、ウィンドウを管理します。ですから、良い結果を得るためにシステムを設計したりプロンプトを調整したりする必要はありません。平易な言葉で質問すれば、自分の文書に基づいた回答が得られます。

すべての回答は出典の該当箇所まで引用され、ハイライト表示されたプレビューと元の文書へのリンクが付くので、根拠は思い込みではなく検証可能です。あなたの文書は既定で非公開に保たれ、通信時も保管時も暗号化され、いかなるAIモデルの学習にも使われません。手間は見えず、出典付きで根拠のある回答だけが見えます。