定義

ローカルリトリーバーは、AIまたは検索拡張生成（RAG）システム内のコンポーネントであり、ローカルに定義された知識ベースまたはデータセットから関連性の高い特定の情報を取得する役割を担います。ウェブ全体をインデックス化するグローバル検索エンジンとは異なり、ローカルリトリーバーは検索範囲を制約された、独自の、またはオンプレミスのデータ環境に焦点を当てます。

なぜ重要なのか

エンタープライズAIアプリケーションにおいて、データプライバシーと関連性は最も重要です。ローカルリトリーバーは、AIモデルが組織固有の最新のドキュメント、内部ポリシー、または独自のデータベースに基づいていることを保証します。これにより、ハルシネーション（幻覚）が劇的に減少し、応答が内部基準に従って事実上正確になります。

仕組み

このプロセスは通常、いくつかのステップを含みます。まず、ローカルデータがベクトル埋め込みを使用してインデックス化され、検索可能なインデックスが作成されます。ユーザーがクエリを送信すると、ローカルリトリーバーはそのクエリをベクトルに変換します。次に、ローカルベクトルインデックスに対して類似性検索を実行し、意味的に最も関連性の高いテキストチャンクを特定します。これらの取得されたチャンクは、最終的な回答を生成するためのコンテキストとして言語モデル（LLM）に渡されます。

一般的なユースケース

• 社内ナレッジベース： 社内WikiやSOPに基づいて従業員の質問に回答する。
• ドキュメントQ&A： ユーザーが特定の非公開PDFレポートや技術マニュアルを照会できるようにする。
• ファインチューニングのコンテキスト： モデル全体を再トレーニングすることなく、生成モデルに非常に具体的でドメイン固有のコンテキストを提供する。

主な利点

• 正確性と根拠付け： 応答は検証済みのローカルソースに直接追跡可能です。
• データセキュリティ： 機密データは管理されたローカル環境内に留まります。
• レイテンシの削減： より小さく最適化されたローカルインデックスを検索することは、大規模な外部APIを照会するよりも速いことがよくあります。

課題

• インデックスの保守： システムは、絶えず変化するソースドキュメントとローカルインデックスを同期させるための堅牢なパイプラインを必要とします。
• チャンキング戦略： 文書のチャンキングが不適切であると、無関係または広すぎるコンテキストが取得される可能性があります。

関連概念

この概念は、ベクトルデータベース、埋め込みモデル、およびより広範な検索拡張生成（RAG）フレームワークと密接に関連しており、リトリーバーは重要なアップストリームコンポーネントです。