「DeepRAG – AIがステップで考える新しいやり方」

目次
1. はじめに
2. DeepRAGって何？
3. 例：質問に答える様子
4. DeepRAGのすごいところ
5. どうやって賢くなるの？
6. まとめ

 1. はじめに

皆さんこんにちは、痛快技術株式会社のアウンアウンテッです。
最近、「DeepRAG: Thinking to Retrieval Step by Step for Large Language Models」という論文を読んで、「DeepRAG」という面白いものを見つけました。これはAIが質問に答えるのを賢く、早くする新しい方法です。
今回はそれに関して、簡単な日本語で皆さんにシェアしたいと思います。

2. DeepRAGって何？

 AIに質問すると、たまに必要ない情報までたくさん返ってくること、ありますよね。それは普通のRAG（Retrieval-Augmented Generation）という方法が、何でもネットで調べすぎるんです。でもDeepRAGは違います。ステップごとに考えて、本当に必要なことだけ調べるんです。ムダが減って、答えがすぐ出るので便利です！

3. 例：質問に答える様子

たとえば、「5人でピザをどれくらい頼めばいい？」と聞いたとき、普通のRAGとDeepRAGはこんな違いがあります。

(普通のRAG): 
全部調べるんです！関連すること全部検索して、「これもあれも」と情報が山盛り。「ピザの量」「トッピング」「作り方」まで出てきて、結果、答えはどこかに埋もれて、読むのも大変です。時間もかかるし、ちょっと疲れますよね。

(DeepRAG):
DeepRAGは頭を整理して以下の方法で進めます。

 1.質問を分ける :
「まず何が分かればいいか考える。全部調べなくて」
  結果：5人いることが分かるから、そこから始める。

 2.知ってることは使う :
「これは自分で分かるから、検索しなくて」
  結果：5人って言ってるから、人数は調べない。不必要な調べ物をスキ　　 ップ。

3.必要な時だけ調べる :
「分からないところだけ調べてみる」
 サクッと検索して必要な情報だけ得る。
  例：「1人が食べるピザは3切れくらい。」とか「中サイズのピザは8切　　　　　　　　　　　　れだよ」とか。

4.答えをまとめる :
「分かったことを組み合わせて、シンプルに答える」
 例：「5人×3切れ＝15切れ。15÷8＝約2枚だね。」
 結果：質問にちゃんと応えて、「5人なら中サイズのピザ2枚でいい              よ！」

少ない調べ物で、早くて分かりやすいね。

 4. DeepRAGのすごいところ

• 　ステップで考える：質問を小さく分けて、順番に解決。混乱しない。

• 　賢く調べる：関係ないことは調べない。本当に必要な時だけ検索。

• 　早くてスッキリ：ムダな情報がないから、答えがすぐ分かる。

 5. どうやって賢くなるの？

DeepRAGはこんなふうに賢くなります：

• 練習：「完璧な答え方」の例を見て、どう進めるか学ぶ。

• 自分の限界を知る：自分でできることはやって、知らないことは調べる。

 6.  まとめ

DeepRAGは効率よく答えてくれるAIです。みんなさんも試してみてください。次回もよろしく。