RAGは50行で動く｜Gemini APIのFile Searchツールでベクトル基盤なしに実装する【AI活用検証vol.41】

RAG（検索拡張生成）の構築は、大掛かりな作業だと思われがちです。ベクトルデータベースを用意して、埋め込みを作って、検索と生成を繋いで——という手順を想像すると、着手のハードルが上がります。

Gemini APIのFile Searchツールを使えば、この工程が大幅に省けます。実際に試したところ、約50行程度のコードで、独自ソースに基づく回答生成が実装できました。

この検証の概要

本記事は自社での検証記録です。回答精度の数値評価や、大規模データでの性能測定は行っていないため、その数値は掲載していません。

結論：50行でRAGが動く

この検証で確認できた最も端的な事実がこれです。

約50行程度のコードで、独自ソースに基づく回答生成（RAG）を実装完了しました。

従来、RAGを自前で組もうとすると、ベクトルDBの選定と構築、埋め込みモデルの選択、チャンク分割の調整といった判断が次々に発生します。Vertex AIのような基盤を使えば整理されますが、それはそれで学習コストがかかります。

File Searchツールは、この一連の工程をAPI側に寄せてくれます。ファイルをアップロードし、ストアを構築し、問い合わせる。この3ステップだけです。

実装の流れ

1. ファイルをアップロード
        ↓
2. ストアを構築
        ↓
3. API に問い合わせ → 独自ソースに基づく回答

この検証ではJavaScript（Node.js）で実装しました。ベクトルDBの用意も、埋め込みの管理も不要です。

向いている用途 / 向かない用途

「RAGを試したいが、基盤構築から始める余裕はない」という状況に最も噛み合います。まず動くものを作って価値を確認し、必要なら後から本格的な基盤に移す、という進め方が取りやすくなります。

非エンジニアには向かない

正直に書いておくと、非エンジニアには難易度が高いという評価です。APIを叩くコードを書く必要があるため、ノーコードで完結するものではありません。

社内のナレッジ活用を非エンジニアだけで進めたい場合は、NotebookLMのようなツールのほうが噛み合います。誰が使うのかで、選ぶべき手段は変わります。

よくある質問

ベクトルデータベースは不要ですか？

不要です。File Searchツールがファイルのアップロードからストア構築までを担うため、自前でベクトルDBを用意する必要がありません。

Vertex AIとどちらを使うべきですか？

規模と目的によります。モック環境や小規模アプリであれば、File Searchツールのほうが圧倒的に速く着手できます。大規模な本番運用では、基盤側の機能が必要になる場面が出てくると考えられます。

非エンジニアでも使えますか？

難易度が高いです。APIを叩くコードを書く前提のため、ノーコードで完結しません。非エンジニア中心で進めるなら、NotebookLMなど別の選択肢を検討してください。

大量のドキュメントでも動きますか？

この検証では大規模データでの性能測定は行っていません。「小規模アプリ向けの実装パターン確立」という位置づけです。

まとめ

• Gemini APIのFile Searchツールで、約50行程度のコードでRAGを実装できた
• ベクトルDBの構築や埋め込みの管理といった基盤構築の工程が不要
• モック環境や小規模アプリへのRAG実装としてコスパが極めて高い
• ただし非エンジニアには難易度が高い。コードを書く前提の手段

RAGは「大掛かりなもの」という印象がありますが、規模を絞れば短時間で動かせます。まず小さく作って価値を確認する、という進め方が取りやすくなりました。

株式会社AI棒では、こうしたAI活用の検証を日々行い、企業のナレッジ活用とAI導入を支援しています。ご相談はお問い合わせフォームから、継続的な伴走支援についてはAI参謀をご覧ください。