#ベクトル検索

7件の記事

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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Zenn3月31日· 2分で読める中級🔥 注目

RAGチャットボットをどう設計するか—会話で固めた構成

ポートフォリオにRAGチャットボットを実装する際の設計判断を、会話形式で丁寧に解説しています。Vector DBはpgvectorが最適、Chunkingは見出し単位で最大1200文字+150文字オーバーラップ、EmbeddingはOpenAIを使用といった具体的な構成決定と、事前準備とリアルタイム処理の2フェーズ設計フローが参考になります。FastAPI+PostgreSQL環境での実装に直結する知見が詰まっています。

#RAG #技術・実装 #pgvector

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Qiita3月30日· 2分で読める上級🔥 注目

Amazon Bedrock Knowledge Bases × OpenSearch Serverless を使用して日本語RAGの精度を引き出す

日本語RAGの精度が英語よりも低くなる根本原因は言語特性にあります。トークン分割やエンベディング品質、検索パラメータが日本語に最適化されていないことが問題です。本記事では、Amazon BedrockとOpenSearch Serverlessを使い、MIRACL-jaデータセットで200クエリを実測評価。Recall@10やMRR@10などの指標を追跡しながら、日本語特有のパラメータチューニング方法を実践的に解説しており、実装者が「動くRAG」から「使えるRAG」へ進化させるための具体的なノウハウが得られます。

#RAG #日本語処理 #ベクトル検索

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Qiita3月20日· 1分で読める中級🔥 注目

LangChain.js の RAG で回答精度を上げるチャンク分割テクニック 3 選

RAG の精度はチャンク分割に左右されます。LangChain.js で RecursiveCharacterTextSplitter の区切り文字を Markdown 見出しや日本語句点に調整し、メタデータ付与と親子チャンク戦略を組み合わせると、検索精度が大幅に向上します。実装コード付きで、すぐに実践できる内容です。

#RAG #LangChain #技術・実装

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Zenn3月20日· 1分で読める中級🔥 注目

企業向けAIチャットボットの設計と実装

企業向けAIチャットボットは回答精度・安全性・運用性が求められる業務システムです。本記事は、PoCから本番運用まで見据えた実装方法を、UI・API・検索・LLMの各レイヤーに分けて詳解。ナレッジ投入・Chunking設計・権限制御など実務的なポイントが充実しており、具体的な技術スタック例も示されています。

#RAG #チャットボット #AI駆動開発

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Qiita3月19日· 1分で読める上級🔥 注目

生成AIで使われるRAGとは

RAGの仕組みを、Azureの実画面を使って具体的に解説した記事です。テキストをベクトル化し、意味的類似性で検索する仕組みから、iPaaSを使ったインデクシング、実際のベクトル検索まで、企業のAI活用に必須の技術を手を動かしながら学べます。ハルシネーション抑制の実装方法が分かります。

#RAG #ベクトル検索 #技術・実装

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Qiita3月15日· 2分で読める中級🔥 注目

RAGのチャンク分割をマージン最大化視点で考える

RAGの検索精度は「チャンク間の埋め込みベクトル距離を最大化する」ことで劇的に向上します。SVM のマージン最大化の考え方を応用すると、チャンク間の距離が大きいほどクエリの小さな変動に強くなり、検索結果が安定します。著者は既存研究を横断的に検証し、実験で「段落単位の分割が最適マージンを実現する」ことを確認。長すぎるチャンク・短すぎるチャンク両方の問題点を理論的かつ実践的に解説しています。

#RAG #ベクトル検索 #チャンク分割

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