モジュール型RAG：推論モデルは従来の検索パイプラインに取って代わるか？

kapa.aiは、AIアシスタントの簡素化と手動パラメーター調整の削減を目的として、推論モデルによるモジュール型Retrieval Augmented Generation (RAG)システムを試行しました。o3-miniモデルを使用して、コード生成ではわずかな改善が見られましたが、情報検索の質や知識抽出などの主要な検索タスクでは、従来のRAGパイプラインを上回ることはありませんでした。実験では「推論≠経験」という誤謬が明らかになりました。推論モデルは、検索ツールの実務経験を欠いており、効果的な使用には、より洗練されたプロンプト戦略や事前トレーニングが必要です。結論として、推論に基づくモジュール型RAGシステムは、現時点では、妥当な時間制約内で従来のRAGパイプラインを上回るものではありませんが、その柔軟性と拡張性は魅力的です。