本記事では、RAGシステムを安定して運用するための実践的な考え方「RAGOps」を紹介します。
LLMを外部データと組み合わせて使う動きが広がる中で、検索精度や応答品質をどう維持するかが課題になっています。RAGOpsは、そうした課題に向き合うための運用設計や改善の枠組みを整理しようとする取り組みです。
実際の事例を交えながら、現場目線で役立つ視点を探っていきます。
背景
ChatGPTやClaudeなどのLLMサービスは、いまやWebだけでなく、ユーザー独自のファイルやデータソースを検索対象にできる機能を次々と提供しています。関連資料の情報取得や自動要約などが手軽にできるようになり、ユーザーの活用が広がっています。
しかし、LLMを本格的に業務システムへ組み込もうとすると、こうした汎用ツールだけでは対応しきれない場面が出てきます。たとえば、データの改訂履歴やアクセス権限など、業務運用に欠かせない細かな管理項目にまで踏み込むには、より柔軟な設計と継続的な改善が必要になります。
こうした背景から、LLMと外部データの連携を企業ごとに構築する動きが加速しています。現在、企業で構築されているLLMシステムの約6割は、外部情報を動的に検索して活用する仕組み（いわゆるRAGシステム）との報告もあります。
RAGシステムは複雑な構成をとります。情報の更新頻度が高い場合や、応答品質を一定以上に保つ必要がある場面では、個別の構成要素だけでなく、システム全体の運用設計と改善プロセスが鍵になります。
本記事は、こうしたRAGシステムのアプリケーションを安定して運用していく際に役立つであろう、データとシステムの両方のライフサイクルに焦点を当てた新しい運用フレームワーク（RAGOps）を紹介します。
「RAGで重要なポイントなんてもう常識では？」と思われるかもしれませんが、実際に業務に組み込もうとすると、意外なところに難しさが潜んでいます。
以下で詳しく見ていきましょう。
