RAGを本番環境で運用するための設計と実装
AI要約
RAGがPoC段階では成功するのに本番環境で失敗する理由は、検索とLLMだけの単純設計だからです。本記事では、Hybrid Search・Re-ranking・Chunkingの最適設計、メタデータ管理、評価指標、運用ループまで含めた実務的なアーキテクチャを詳解します。データ設計で精度の80%が決まることなど、すぐに活用できる具体的なベストプラクティスが満載です。
AI要約
RAGがPoC段階では成功するのに本番環境で失敗する理由は、検索とLLMだけの単純設計だからです。本記事では、Hybrid Search・Re-ranking・Chunkingの最適設計、メタデータ管理、評価指標、運用ループまで含めた実務的なアーキテクチャを詳解します。データ設計で精度の80%が決まることなど、すぐに活用できる具体的なベストプラクティスが満載です。

