ドキュメントと会話する時代へ：リアルタイム音声×RAGによる情報検索の未来

最近、Reddit上で興味深い投稿を見かけました。
リアルタイム音声とRAG（Retrieval-Augmented Generation）を組み合わせたシステムについての技術共有です。

本記事では、その投稿を参考にしながら、音声RAGの可能性と実装上の課題について解説します。

音声RAGとは何か

従来のRAGシステムでは、ユーザーがテキストを入力し、回答を読むという流れでした。
入力して、待って、読む。このサイクルの繰り返しです。

音声RAGは、このプロセスを根本から変えます。
知識ベースに対して声で質問できます。

そして、即座に音声で回答を得られるのです。
ドキュメントと自然な会話ができる世界が、現実のものになりつつあります。

高速処理を支える技術スタック

Reddit投稿者が共有していた技術構成には、レイテンシを最小化するための工夫が随所に見られました。

LLMにはGroqとLlama 3.3 70Bの組み合わせを採用しています。
リアルタイム会話において、推論速度は体験を大きく左右します。
投稿者によれば、他のプロバイダーと比較して圧倒的な速度差があったとのことです。

音声認識（STT）にはAssemblyAIを使用しています。
48kHzのストリーミングAPIで多言語モデルを動かし、文字起こしの精度を担保しているようです。

精度が低いと誤った情報がRAGに渡されます。
その結果、検索結果が汚染されてしまうのです。

音声合成（TTS）ではResemble AIが選ばれています。
ElevenLabsより大幅にコストを抑えられます。

しかも、品質も遜色ないという評価でした。
オープンソースでもあるため、選択肢として検討する価値があるでしょう。

検索パイプラインの構成

RAGの検索処理には、ハイブリッドアプローチが採用されています。

埋め込みにはOpenAIのtext-embedding-3-smallを使用。
その後、BM25とセマンティック類似度スコアを組み合わせたリランキングを行います。

このリランキング処理はローカルで実行されます。
そのため、外部API呼び出しによるレイテンシ増加を回避できるのです。

特に注目すべきは、クエリリライティングの仕組みです。
音声会話では文脈依存の質問が頻発します。

例えば、「それはいくら？」という質問。
これは前の発話で言及した対象を参照しています。

LLMがこの曖昧なクエリを「ChatRAGの料金は？」のように明確化します。
そして、その後で検索を実行します。
このプロセスによって、適切な結果を返せるようになるのです。

音声の伝送にはLiveKitが使われています。
WebRTCの複雑さを吸収してくれるため、他の部分のデバッグに集中できます。

また、Silero VADによる割り込み検知も実装されています。
ユーザーがAIの発話中に遮ることも可能です。

音声オンリーUIの落とし穴

投稿者が予想外だったと語っていたのが、UIの問題です。
音声入力に反応して動くアニメーションのオーブを作りました。

しかし、音声だけのインターフェースは不完全に感じられたそうです。
価格や技術仕様について質問したとき、聞き取った数字が正しいかどうか確認する手段がありません。

解決策として、音声と同期するテキストオーバーレイを追加したとのこと。
AIが話している内容をリアルタイムでテキスト表示するのです。

簡単そうに聞こえますよね。
でも実際はそうじゃないんです。

テキストの表示タイミングを音声に合わせつつ、先読みさせないように調整する。
これは想像以上に難しい課題だったようです。

実装としては、文単位でTTSを並列処理しています。
そして、順序を保った再生を行うことで、テキストと音声の同期を実現しています。

コミュニティからの反応と提案

この投稿に対して、興味深いコメントがいくつかありました。

あるコメントでは、Mem0とMCPを組み合わせたメモリ機構の統合について言及されていました。
音声エージェントにおいて、過去の会話内容を記憶する仕組みは重要な要素となるでしょう。

別のコメントでは、Gemini 2.5やQwenのボイス・ツー・ボイスAPIを直接使うアプローチとの比較について質問がありました。
確かに、エンドツーエンドの音声モデルは構成がシンプルになります。
ただし、RAGとの統合やカスタマイズ性を考えると、コンポーネントを組み合わせるアプローチにも利点があります。

また、LiveKitがテキスト同期機能をネイティブでサポートしているという指摘もありました。
TTSがタイムスタンプをサポートしていれば、より簡単に実装できる可能性があるようです。