RAG を「読み物」として設計する 5 観点

RAG を「読み物」として設計する

RAG（Retrieval Augmented Generation）の使い方は大きく 2 系統に分かれる。
質問応答: ユーザの問いに対して文書を検索 + LLM で回答
読み物: ユーザの興味から関連する文書を提示 + LLM が「読める形」に編集

ChatGPT の検索系 UI は前者寄り。AetherEchoes のような読み物サイトは後者の発想で組むほうが、読者の滞在時間と再訪率が伸びる。

「読み物としての RAG」を組む観点を 5 つ書いておく。

観点 1: 質問より「興味」を入力にする

質問 (「Tailwind v4 の @theme は？」) を入力にすると、答えが返ってきた時点で読者は離脱する。

興味 (「Tailwind v4 を本番で動かしてみたい」) を入力にすると、関連する複数の記事 + LLM の編集（「3 つの観点で読むと良い」）が返る。読者は 連鎖的に複数の記事を読む ことになる。

UI 設計の核は「質問入力欄ではなく興味入力欄」を作ること。プレースホルダや見出しで誘導する。

観点 2: 関連度より「読みやすい順」

検索結果の単純な relevance スコア順は、読み物には向かない。初心者向け → 中級者向け → 専門記事 のような 読みやすさのグラデーション を作るほうが体験が良い。

これは記事側に「難易度」のメタデータが要る。書く時に少し手間だが、結果として 読者の体験が線形になる。

観点 3: 「答え」より「問い」を提示する

RAG が「答え」を出すと、読者は答えを得て満足する。問いを提示する と、読者は次の記事へ進みたくなる。

LLM のプロンプトに 「答えを示すのではなく、次の問いを提示する。最後の文は『〜という問いが残る』形で締める」 のような指示を足すだけ。…