【2026】RAGのおすすめ本3選｜構築入門からマルチモーダル・設計まで（入門〜応用）

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本記事の内容

順番に見ていきましょう！
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RAGを学びたいけど、
どの本を選べばいいか
迷っていませんか？

RAGは、
LLMに自社データを参照させて
回答の精度を上げる仕組みです。

ただ、入門から専門的な内容まで
幅が広いので、
順番選びが大事になります。

この記事では、
入門・実践・応用の3冊を
読む順番つきで紹介します。

それでは見ていきましょう！
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本記事の目次

入門向けおすすめ本1選

まずは図解でやさしい1冊から。

RAGの最初の1冊は、
この「世界一やさしい」が安心です。

RAGの基本原理から、
Azure OpenAI Serviceと
Azure AI Searchでの構築手順までを
図解たっぷりで解説します。

動かせるコードつきなので、
読みながら実際に試せるのがうれしいところです。

本について	世界一やさしいRAG構築入門 ── Azure OpenAI Serviceで実現する賢いAIチャットボット
おすすめの人	・RAGを完全に初めて学ぶ人・Azureでチャットボットを作りたい人・図解で直感的に理解したい人
目次	生成AIとLLMの基礎 Azureの基本サービス RAGの原理と仕組み Azureで作るRAG構築 RAGの評価と精度改善

基礎のあとは実装に踏み込む1冊へ。

テキストだけでなく、
図表・画像も検索できる
マルチモーダルRAGの実装書です。

PythonでのRAG実装をベースに、
画像とテキストを同じ空間で扱う方法まで、
再現できるコードで学べます。

技術資料や論文のように
図表が多い文書を扱いたい人に、
特に効いてくる内容です。

本について	入門マルチモーダルRAG: 図表を読み解くAIアプリケーションの実装
おすすめの人	・テキスト以外も扱いたい人・Pythonで実装まで踏み込みたい人・図表の多い文書をRAG化したい人
目次	PythonでのRAG実装マルチモーダルRAGの2つの方式最新手法（CLIP-RAG・反復RAGなど）ドメイン特化とファインチューニング

さらに深めるならこの設計思想の1冊を。

RAGを「設計」の視点から
とらえ直せる応用書です。

LLMに何を渡し、何を省くか。
コンテキストエンジニアリングという
考え方を軸に解説されます。

RAGやエージェント開発を通して、
精度を引き出す設計力を
身につけたい人向けです。

本について	LLMの原理、RAG・エージェント開発から読み解くコンテキストエンジニアリング
おすすめの人	・RAGの設計思想まで理解したい人・エージェント開発に興味がある人・精度を根本から上げたい人
目次	LLMの原理とコンテキストコンテキストエンジニアリングとは RAG開発から読み解く実践エージェント開発への応用