リトリーバルエンジニアリング
AIが回答を生成する際に必要な情報を、外部の大量データから最も関連性の高い形で高精度に検索・抽出・再ランキングする基盤を設計する技術です。
リトリーバルエンジニアリング（Retrieval Engineering：情報検索エンジニアリング）とは、大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する際に参照する外部データ（ドキュメント、DBなど）から、質問に対して最も関連性が高く正確な情報を検索・抽出・整列させる技術とインフラを最適化する手法のことです。
RAG（検索拡張生成）の精度は、生成AIそのものの性能だけでなく、この「リトリーバル（検索）の質」に大きく依存します。リトリーバルエンジニアリングでは、文章の適切なチャンク分割（Chunking）、ハイブリッド検索（キーワード検索とベクトル検索の融合）、クエリの自動再構築（Query Rewriting）、およびRe-ranking（再順位付け）アルゴリズムなどの導入を通じて検索精度を極限まで高めます。
ユーザーの意図に合った最適な情報コンテキストをAIの入力（プロンプト）へ流し込むパイプラインを構築することで、ハルシネーションを極限まで減らし、企業内の専門ナレッジ活用や正確なQ&Aシステムの精度を根本から支える基盤技術です。