Open WebUIとOllamaを組み合わせたローカルAI環境では、RAG（Retrieval Augmented Generation）を利用することで、自分で用意した資料やデータをAIに参照させることができます。しかし、ナレッジベースを登録しているにもかかわらず、通常の質問では検索されず、ナレッジベース名を指定した場合だけ参照されるという問題が発生することがあります。この記事では、Open WebUIのRAGが積極的に検索されない原因と、通常の質問でもナレッジベースを利用させるための確認ポイントを解説します。
Open WebUIのRAGが自動検索されない主な原因
Open WebUIのナレッジベース機能は、登録しただけですべての質問に対して必ず検索を実行する仕組みではありません。モデルや設定によっては、質問内容から関連性が低いと判断されると検索処理を省略する場合があります。
特にローカル環境で利用しているGemma系モデルなどでは、クラウド型AIと比べてツール利用や検索判断の能力が弱い場合があります。そのため、RAGが利用可能な状態でも、モデル自身が「外部情報を探す必要がない」と判断してしまうことがあります。
例えば「会社の規定について教えて」のような質問なら資料検索が必要だと判断しやすいですが、「こんにちは」「一般的な説明をして」といった質問ではナレッジベースを検索しないことがあります。
まず確認したいOpen WebUIのRAG設定
ナレッジベースを自動参照させるには、Open WebUI側でRAGが有効になっているか確認する必要があります。
モデル設定画面では、対象モデルにナレッジベースが関連付けられているか確認します。また、チャット画面で使用するモデルが、RAG設定を適用したモデルになっているかも重要です。
設定例として、モデルAにナレッジベースを登録していても、チャット画面でモデルBを選択している場合、当然ながらモデルA側の資料は検索されません。
ナレッジベースを常に参照させるシステムプロンプトの設定
モデルがRAG検索を実行する判断をしやすくするためには、システムプロンプトで明確な指示を追加する方法が有効です。
例えば以下のような指示を追加すると、ナレッジベースを確認する優先度を高めることができます。
「回答する前に必ず関連するナレッジベースを検索してください。ナレッジベース内に情報が存在する場合は、その内容を優先して回答してください。」
特に小型モデルでは、人間なら当然資料を見る場面でも検索を省略することがあります。そのため、検索ルールを明文化することが重要です。
Gemma系モデルでRAGが弱く感じる場合の対策
Gemma 12BのようなローカルLLMは性能が高い一方で、GPT系モデルのような高度なツール判断能力とは異なる特徴があります。
RAGでは「質問内容を理解する能力」と「必要な情報を検索する判断能力」の両方が必要です。そのため、モデルによっては回答能力は高くても、検索開始の判断が苦手な場合があります。
改善方法としては、よりRAG利用に向いたモデルへ変更する、モデルサイズを大きくする、またはプロンプトで検索を強制する方法があります。
例えば、単純なチャット用途ではGemma 12Bでも十分ですが、社内文書検索や専門資料検索を目的にする場合は、RAG利用を意識したモデル選択も重要になります。
埋め込みモデル（Embedding）の設定も確認する
RAGではチャットモデルだけではなく、検索用のEmbeddingモデルも重要です。登録した文章をベクトル化する精度が低い場合、質問に関連する資料が存在していても検索結果に出てきません。
例えば、日本語資料を大量に登録している場合、日本語検索に適したEmbeddingモデルを使用しないと、似た意味の文章を正しく見つけられない場合があります。
ナレッジベース名を指定すると検索される場合は、検索機能自体は動作している可能性が高いため、Embedding精度や検索条件を見直すことで改善するケースがあります。
検索結果の取得件数やRAG設定を調整する
Open WebUIでは、検索するチャンク数や関連度の閾値によって結果が変化します。設定が厳しすぎると、関連情報があるにもかかわらず「該当情報なし」と判断されることがあります。
例えば検索結果の取得数が少なすぎる場合、長い資料の中から必要な部分を拾えないことがあります。その場合は取得件数を増やして試す方法があります。
逆に検索範囲を広げすぎると不要な情報が混ざるため、資料の分割サイズやチャンク設定も合わせて調整すると安定しやすくなります。
まとめ｜Open WebUIのRAG自動検索にはモデルと設定調整が重要
Open WebUIでナレッジベースを登録しているのに検索されない場合、RAG機能そのものが壊れているとは限りません。モデルが検索を必要と判断できていない、または検索精度の設定に問題があるケースが多くあります。
まずはRAG設定、使用モデル、システムプロンプト、Embeddingモデル、検索条件を順番に確認することが重要です。
特にローカルAI環境では、AIが自動的に資料を見るとは限らないため、「回答前に必ず検索する」というルールを設定することで、ナレッジベースを活用した安定した回答を得やすくなります。
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