DeepRAG を使用する

DeepRAG (Deep Research — Augmented Generation) は、 コンテキスト グラウンディング および合成レイヤーであり、エージェントが複数のドキュメントにわたって情報を分析および接続し、引用に裏付けられたエンタープライズ グレードの回答を生成できます。これを使用して、詳細な調査、調査分析、証拠に基づく推論を大規模に実行するエージェントを構築します。エージェントについて詳しくは、『 Agents ガイド』をご覧ください。

DeepRAG　は以下の 3 つのフェーズで動作します。

1. 計画 — 質問を分析し、サブタスクを特定し、調査範囲を定義します。
2. 反復的な調査ループ — インデックス付きのデータをクエリし、関連する証拠を抽出し、結果を統合します。
3. 統合 — すべての証拠を、引用に裏付けられたまとまりのある回答に統合します。

各結果には、元のソースへの追跡可能な参照が含まれており、エンタープライズ データ バックエンド全体での監査可能性とコンプライアンスが確保されます。

主な機能

DeepRAG の主な機能は次のとおりです。

• マルチドキュメント合成 — 1 回のクエリで最大 1,000 ページの情報を合成します。
• 引用に裏付けられた回答 — すべての重要な検索結果の文書名、ページ番号、タイムスタンプが含まれます。
• エージェンティック ポジショニング — 結果のみを取得するのではなく、実行中に計画、調査、適応します。
• エンタープライズ規模 — 複数のソースからの構造化データと非構造化データを 1 つのインデックスで処理します。
• トレーサビリティとコンプライアンス — 合成に使用されたソースの完全な監査証跡を維持します。

DeepRAG を使用する状況

DeepRAG は、エージェントが以下を必要とする場合に使用します。

• 複数のドキュメントを分析して、複雑な問題に回答する
• 多様なデータ セットの包括的な要約を生成する
• 忠実度の高い引用を用いて調査結果を検証する
• トレーサビリティを必要とする規制、医療、または法的調査を実施する

セマンティック検索を使用してファクトをすばやく検索し、DeepRAG を使用してドキュメント セット全体の詳細な分析または合成を行います。エージェントでのコンテキストの使用について詳しくは、『 Agents ガイド』をご覧ください。

表 1.DeepRAG とその他のアプローチ

機能	セマンティック検索	DeepRAG
目的	関連するチャンクを見つける	複数のドキュメントを合成する
ドキュメントの制限	無制限	1,000 ページ
処理中	瞬時	分
出力	スニペット	包括的な合成
コスト	低 (Low)	中
引用	ベーシック	詳細レベル

DeepRAG の設定

DeepRAG を使用する前に、次の前提条件を満たしていることを確認してください。

• データが正しいファイル形式 (ネイティブ PDF または TXT ファイル、ファイルあたり最大 512 MB) で保存されている。
• 取り込みとクエリを実行するための AI ユニットがあります。詳しくは、「コンテキスト グラウンディングのライセンス」をご覧ください。

次に、次のアクションを完了します。

ステップ1 - 書類を準備する

1. 適切に整理されたフォルダーと明確な命名規則を使用します。

2. ドキュメントのメタデータとページ番号を含めます。

3. 重複を避け、スキャンした場合はファイルに OCR が適用されるようにします。

   注:

   高い精度を実現するには、ネイティブ PDF を使用し、カテゴリまたは識別子でドキュメントを構造化します。

   手順 2 — インデックスを作成する

   Agent Builder で以下の手順を実行します。

4. [コンテキスト] ノードを選択し、[新規作成] を選択します。インデックスの設定例を次に示します。

   1. 名前: Medical_Records_2025
   2. 説明: レビュー用に集約された患者記録
   3. 取り込みモード: 詳細。

5. ドキュメントをアップロードし、取り込みが完了するまで待ちます。

   • 取り込みコスト: 0.2 AIU × ページ数たとえば、1,000 ページであれば、200 AIU となります。

手順 3 — エージェントを構成する

エージェントを設定します。次に例を示します。

• エージェント名 — 医療記録サマライザー
• 説明 — 患者の医療記録を完全な引用で分析します
• 「コンテキスト」(Context ) - コンテキストを設定します。例えば：
  • インデックス: Medical_Records_2025;
  • 検索ストラテジ: DeepRAG
  • 検索戦略のプロンプト — 「すべての医療記録を分析し、診断と治療、病歴、投薬、検査結果などの包括的な要約を提供してください」のような効果的なプロンプトを記述します。
• 出力形式を指定します — 例: 「引用を含む構造化された要約」プロンプトには、出力形式に関する詳細な指示と競合処理に関する指示を常に含めます。
  注:

  DeepRAG で生成されたサマリーが出力サイズの制限を超える場合は、完全なサマリーを外部で取得します。[DeepRAG ID] (トレースから) を [コンテキスト グラウンディングの概要] - [DeepRAG GenAI] アクティビティと共に使用して、エージェントの実行外で合成された完全な出力を取得します。これにより、応答を切り捨てることなく全体にアクセスできます。

DeepRAG 用の効果的なプロンプトを記述する

DeepRAG は、裏付けとなる証拠が見つかったソース ドキュメント内の正確なページを指す、検証済みの引用を自動的に生成します。引用を要求したり、形式を指定したりする必要はありません。これは既定で行われます。実際には、引用や形式に関する指示を追加すると結果に干渉する可能性があるため、指示を追加しないようにする必要があります。

信頼性が高い高品質の出力を得るには、役割の明確さ、タスクの特異性、具体的な要件にプロンプトの焦点を当てます。

次のパターンを使用します。

役割: あなたは [ドキュメントの種類] をレビューしている [ドメイン エキスパート] です。

タスク: すべてのドキュメントと [具体的な目標] を分析します。

要件:

1. [要件 1]
2. [要件 2]
3. [要件 3]

出力フォーマット: [構造化された出力フォーマット]

適切なプロンプトの例: あなたは患者の記録をレビューしている医療専門家です。診断、病歴、投薬、検査結果を含む包括的な概要を作成してください。

不十分なプロンプトの例: 患者の記録を要約します。

適切な例では、役割を明確に定義し、特定のタスクを設定し、具体的な要件の概要を説明しています。そのため、DeepRAG は検索して応答を効果的にグラウンディングすると同時に、背後で引用を自動的に処理できます。

DeepRAG のパフォーマンスを最適化する

以下の情報を使用して、コンテキストのパフォーマンスを最適化します。

シナリオ	標準的な時間	最適化のヒント
200 ページ以下	10 分未満	焦点を絞った質問とネイティブ PDF を使用します。
500 - 800 ページ	20 分未満	大きなファイルを分割し、プロンプトの範囲を調整します。
1,000 ページ	30 分未満	重複を削除

コスト モデル

• 取り込み = 0.2 AIU × ページ数
• DeepRAG クエリ = 30K トークンあたり 0.20 AIU (500 ページあたり 0.2 〜 0.4 AIU)

トラブルシューティング

問題	原因	解決策
DeepRAG に使用する有効なファイルがない	間違ったファイル形式または基本の取り込みモードが選択されている	PDF/TXT のみを使用する
タイムアウト (60 分)	コーパスが大きすぎる、またはプロンプトが複雑すぎる	ドキュメントの分割や、クエリの簡素化を試みます。
引用文献の欠落	プロンプトが弱い、またはソースが構造化されていない	PDF の番号付けに一貫性があることを確認します。
低質な要約	プロンプトが一般的、またはドキュメント品質が不良である	プロンプトをより具体的にし、ドキュメント階層を整理します。

DeepRAG のユースケース

ここでは、DeepRAG が役立つ実際のビジネス シナリオをいくつか紹介します。

医療記録の要約:200〜400ページの患者ファイルを分析して、引用に裏打ちされた要約を使用して、診断、治療、投薬、および検査を抽出します。

• プロンプトの例: 患者のすべての医療記録を分析し、主訴、診断、投薬、治療の推奨事項を含む臨床概要を生成してください。
• 結果:ヘルスケアの実装において、レビューを5〜10×高速化し、70〜90%の精度を実現

契約の分析: 複数の契約を確認して、主要な条件、誓約事項、および契約違反条項を特定します。

• プロンプトの例: すべての信用契約書を分析し、財務条件、誓約事項、債務不履行条項を抽出してください。
• 結果: コンプライアンスおよび法務ワークフローにおいて、完全な監査証跡を含むリスク分析が可能になります。

規制とコンプライアンスのレビュー: 監査レポート、提出書類、SOP を要約し、ページ単位でコンプライアンス上の不備を明示します。

• プロンプトの例: すべての規制当局への提出書類を確認し、コンプライアンスのステータスを要約して、不適合箇所を引用文献付きで特定してください。