RAG（Retrieval-Augmented Generation）とRetrieval-only（検索のみ）技術は、どちらも情報検索と自然言語処理を組み合わせたアプローチですが、目的や出力の形式、技術的構成に明確な違いがあります。以下に「RAG vs Retrieval-only」の観点から詳細に比較します。
1. 基本的な定義
Retrieval-only（検索＋選択）
ユーザのクエリに対して、**文書検索エンジン（例：BM25, DPR, FAISSなど）**を用いて関連する既存のドキュメントを取得し、そのまま提示します。
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生成は行わず、取得したドキュメントがそのまま回答になります。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
Retrieverで関連文書を取得した後、生成モデル（例：BART, T5など）がそれらの情報をもとに新しい文章を生成して回答とします。
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検索＋生成を統合した仕組み。
2. 技術構成の違い
| 項目 | Retrieval-only | RAG |
|---|---|---|
| Retriever | あり | あり |
| Generator（生成器） | なし | あり（Transformerベース） |
| 出力 | 検索結果そのもの | 検索情報を元にした生成文 |
| 例 | Web検索, FAQ検索 | ChatGPT with knowledge retrieval, Bing Copilot |
3. 応答の特性と用途の違い
Retrieval-only
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応答の信頼性：元のドキュメントからそのまま引用されるため、出典が明確で信頼性が高い。
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応用例：FAQ応答、学術検索、法的文書検索など。
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限界：質問に対してピンポイントで答えを返せないことが多く、応答の柔軟性や文脈適応性が低い。
RAG
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応答の柔軟性：複数のドキュメントを統合し、自然な言語で文脈に沿った回答を生成できる。
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応用例：チャットボット、対話型QA、ドメイン知識に基づく解説生成など。
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課題：生成により、事実と異なる内容（ハルシネーション）が混じる可能性がある。
4. 処理フローの違い
Retrieval-only の流れ
RAG の流れ
5. まとめ：比較表
| 観点 | Retrieval-only | RAG |
|---|---|---|
| 応答の精度 | 高（文献に忠実） | 中〜高（生成内容に依存） |
| 応答の自然さ | 低（機械的） | 高（流暢な文章） |
| 柔軟性 | 低 | 高 |
| 出典の明示性 | 明確 | 不明確になることがある |
| 計算コスト | 低〜中 | 高（生成の計算負荷） |
| 用途 | 明示的な情報検索 | 対話・要約・説明など生成重視 |
総評
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Retrieval-onlyは「正確さと引用の明示」が求められる用途に適しており、生成の必要がない場合に効果的です。
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RAGは「自然な応答生成」や「文脈統合」が求められる高度な対話・説明型タスクに向いています。
両者は補完的であり、ユースケースに応じて使い分けることが重要です。必要に応じて、ハイブリッドな設計（例：出典付き生成）も可能です。
生成日：2025/06/07