結論

RAGを学ぶなら、実装だけでなく評価を学ぶ必要がある。検索品質、回答品質、根拠表示、未回答、更新、評価セットを見ないと、改善すべき場所が分からない。

RAG評価とは、検索された文書が適切か、回答が正しいか、根拠が示されているか、分からない時に未回答にできるかを確認する学習領域である。

学ぶ順序

演習テーマ

社内FAQ、製品マニュアル、研修資料など、正解を確認しやすい文書から始める。評価質問は簡単な質問だけでなく、曖昧な質問、古い文書、権限が必要な文書も含める。

画像・図解で確認するポイント

この記事のサムネイルは、知識ベース評価を想起できる画像を設定している。独自図解では、質問、検索、根拠、回答、評価、改善のループを示すと学びやすい。

AllAI内での検討導線

学習 でRAG講座を確認し、実装側は /learning/articles/rag-course-selection-2026 を見る。関連記事は /partners/articles/rag-development-cost-2026、/knowledge/articles/rag-knowledge-base-template-selling-2026。

FAQ

Q. RAG評価は初心者にも必要ですか? A. 必要である。評価を知らないと、RAGの改善点を判断できない。

Q. 最初に何を評価しますか? A. 検索結果、回答、根拠、未回答の挙動である。

Q. 評価セットはどう作りますか? A. 実務質問、正解、参照文書、NG回答をまとめる。

Q. 図解では何を見るべきですか? A. 質問から改善までのループを見る。

出典と確認日

• NIST「AI Risk Management Framework」: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (確認日: 2026-07-06)
• OWASP Gen AI Security Project「LLM Top 10」: https://genai.owasp.org/llm-top-10/ (確認日: 2026-07-06)
• Google Search Central「有用で信頼できるユーザー第一のコンテンツ」: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content (確認日: 2026-07-06)