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#ハイブリッド検索

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#RAG#エージェント#技術・実装#ベクトル検索#GraphRAG#RRF#リランキング#BM25#Embedding#LanceDB
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Qiita4月3日· 1分で読める中級🔥 注目

頭が良いだけでは足りない──AIの答えは「探す設計」で決まる

AIの答え品質は「モデルの賢さ」より「必要な情報を正確に探すか」で決まります。キーワード検索・ベクトル検索・ハイブリッド検索・リランキング・GraphRAG・エージェント型検索という段階的なアプローチを図解で解説。実務で頻出する「言葉が違ってヒットしない」「数値照合で外れる」といった検索失敗を、組み合わせた設計で回避する全体像を学べます。

#RAG#ベクトル検索#GraphRAG
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Qiita3月27日· 1分で読める中級🔥 注目

RAGの精度が上がらない本当の理由と、リランキングで解決する方法

RAGの精度が上がらない理由は、ベクトル検索だけでは「意味は近いが文脈は違う」情報も高スコアになってしまうからです。Bi-Encoderの構造的限界を補うため、BM25とEmbeddingを組み合わせたハイブリッド検索とRRF(順位ベース統合)、さらにリランキングで改善する実装を紹介しています。実務でのRAG精度向上に即活かせる手法です。

#RAG#ハイブリッド検索#RRF
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Zenn3月17日· 2分で読める中級🔥 注目

AIエージェントの「記憶喪失」にもう限界。Long-term Memoryで「5秒前のこと忘れる問題」を解決した話

AIエージェントがセッションを跨いでコンテキストを忘れる問題を、LanceDBとOpenClawの長期記憶プラグインで解決した実例です。会話から「事実・好み・意思決定」を自動抽出し、ベクトル検索とBM25ハイブリッド検索で永続的な記憶を実現。減衰モデルにより重要な情報は常に新鮮に、古い情報は自然にフェードアウト。開発生産性の劇的な向上を実装例で示しています。

#エージェント#LanceDB#長期記憶
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