「rag」の最新AIニュース

BigQueryの会話型分析機能を活用し、自然言語の問いかけから自動でSQLを生成・実行してデータを引き出すデータエージェントの構築方法を解説します。これにより意思決定の迅速化を実現します。

生成AIの導入に関する曖昧な相談から、具体的な案件を創出するためのアプローチを解説。顧客の課題や利用者が明確になっていない初期段階で、AI活用の必要性を見極めビジネスに繋げるプロセスを紹介しています。

クラウド上で稼働するAIエージェントのdotにベクトル検索データベースのChromaを導入し、記憶の保存と検索をテストした小さなお試しの記録。OSSの組み合わせ検証やローカル環境への転用を視野に入れた実践的な取り組みです。

RAGアプリケーションにおけるエンタープライズ文書の処理能力を向上させるため、高度なコンテキスト圧縮と要約検索のパターンについて解説しています。

生成AIの継続利用において、月額料金だけでなく処理ごとのコストを把握するための実行単価ログの設計手法について解説しています。入力や出力トークン数に基づき、タスク別のコストを見える化することで効率的な運用を可能にします。

BigQueryのAI関数の精度を定量的に検証するため、評価用データセットの設計からSQL単体テストの実装まで、継続的な品質管理の仕組みを解説しています。

設計書や仕様書などの資料を効率的に検索するため、用語による全文検索と意味検索を組み合わせたローカル知識ベースを自作した試みについて解説しています。リポジトリ外の文書も含めた横断的な検索を実現します。

学生が実践的な機械学習やAIのスキルを習得するためのプロジェクト案を5つ紹介。コンピュータビジョンやOCR、RAG、責任あるAIなどをテーマにした実用的な開発アプローチを解説しています。

意思決定RAGの精度を維持するため、登録した判断データの更新や置き換えを行い、同じ質問で再評価する具体的なプロセスを解説する連載第3回。本人らしさと正しさのバランスに焦点を当てています。

2026年のアプリ開発において、単なるAPI呼び出しではなく、モデルの交換可能性、安全な構造化出力やTool Calling、RAGやMCPの適切な活用が重要になると指摘しています。

AIエージェントの活用において広義に使われがちなハーネスエンジニアリングの概念を整理し、MCPやRAG、ガードレールといった要素とAI開発の関係性について考察しています。

IceShoreは既存のAIをシステム保守に特化させるMCPとWebサービスです。システムのユースケース整理や構成図の自動生成を行い、それをAIに読み込ませることで、保守に関する質問へ的確に回答できるようになります。

セキュリティニュースの都道府県分類タスクにおいて、LLMの本番導入前に精度を上げるための工夫を紹介。プロンプトの調整ではなく、質問を分割し自信度をしきい値として判定に活用することで、不確実な出力を排除する手法について解説しています。

AIによるノート生成過剰で未整理情報が蓄積する課題を解決するため、Claude Codeを活用したノートの自動整理や運用ワークフローを構築・公開した記事です。

Difyを活用したRAGチャットボットのワークフローとナレッジ作成における工夫について解説しています。1ファイルを1チャンクにするアプローチや、検索時のTop-k設定で直面した課題と対策を紹介しています。

Obsidianのメモ整理をAIに任せる際、大切なデータが勝手に削除されないようにするための5つの実践的なルールを解説。AIアシスタントを活用して情報を効率的に整理しつつ安全性を保つ方法を紹介する。

AI論文や技術記事の英語を読む際に翻訳で失われがちな条件表現に着目し、原文から概念を掴んで仕事タスクへ落とし込む独自の学習パイプラインを構築した試みについて紹介しています。

AIエージェントの文脈でよく登場するRAGについて、図解を用いて仕組みや必要性を分かりやすく解説しています。検索拡張生成の基本概念からエージェントとの関係性まで丁寧に紐解く初心者向けの記事です。

n8nのワークフローにAIの判断を組み込み、キーワードではなく意味に基づいて問い合わせを日程変更や参加取消などに自動で振り分ける方法を解説します。言い回しの揺れによる誤判定を防ぎ、受付表へスムーズに記録する手順を説明しています。

RAGチャットボットが誤った回答をする際の原因はLLMのハルシネーションではなく検索側にあることが多い。モデルの変更ではなく検索精度を高めるためのアプローチについて解説する記事。

Azure AI SearchのナレッジベースをLLMなしで試す際、Reasoning effortの既定値が原因で400エラーが発生する問題について解説。パラメータをminimalに設定することで回避可能です。

AWSのS3Vectorsを用いたベクトル検索やRAG構築において、メタデータフィルタの適用方法次第で意図した文書が検索できなくなる現象について解説しています。意味の近い文書が抽出されない原因と対策を分かりやすく紹介します。

検索漏れやハルシネーションなどの課題を解決するため、自治体アプリを題材にRAGの基本概念から設計手法、評価の実践までを体系的に解説した技術書籍が公開された。

LLMの単体性能から自律型AIエージェントや具身知能への移行、OpenAIによるAstral買収がもたらす開発環境への影響、およびMCPのWebネイティブ化と緊急の脆弱性対策について解説する。

がん治療に関する独自の資料をFAISSを用いたRAGシステムに登録し、質問応答を行う手順について解説しています。

社内の属人的な相談ネットワークを解決するため、社員の知見や業務履歴を学習したパーソナルAIのアーキテクチャを提案する設計メモ。通常の社内FAQとは異なる、文脈に応じた最適な相談相手の特定や引き継ぎの効率化を目指す。

自分の過去の文章からAIクローンを作る際、他者の発言が混入することで「自分AI」が他人の意見を自分のものと誤認する事故が発生する。この課題を解決するためには検索精度ではなく情報の出所を明確にするアトリビューションが不可欠であるという考察。

製品マニュアルの検索AI開発における、RAGの取りこぼしを防ぐための新しい設計手法であるSection-First RAGの仕組みと実測結果について解説しています。

製品マニュアルを用いたRAGシステムにおいて、情報を取りこぼさずに正確な回答を得るための新しい設計手法と実測結果について解説しています。

マルチモーダルRAGにおける情報粒度のトレードオフを解決する適応型証拠圧縮手法CANOPYを提案。異種メディア間で領域ごとに最適なコンテキスト量を動的に調整し、効率的かつ正確な検索を実現する。