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#RAG#LLM#マルチモーダル#Gemini#埋め込みモデル#技術・実装#ベクターDB#Chunking#ビジネス・活用#実装技術
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Qiita3月21日· 2分で読める中級🔥 注目

Gemini Embedding 2 実践ガイド — テキスト・画像・音声・動画を「同じ空間」に埋め込んで、マルチモーダルRAGを構築する【2026年3月最新】

2026年3月にGoogleがリリースしたGemini Embedding 2は、テキスト・画像・動画・音声・PDFを同じベクトル空間に埋め込める世界初のマルチモーダル埋め込みモデルです。これまでRAGではコンテンツの種類ごとに異なるモデルを使う「継ぎ接ぎ問題」がありましたが、単一ベクトル空間で統一することで、テキスト質問と画像回答を直接比較できるようになります。Pythonの実装コード付きで、3072~768次元の柔軟な出力とMRL採用により、検索品質と計算コストのバランスを自在に調整できます。

#RAG#マルチモーダル#Gemini
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Qiita3月12日· 2分で読める中級🔥 注目

RAGベースAIシステム導入事例と技術構成

企業のAI導入で急速に広がるRAGアーキテクチャの実装ガイドです。NKKTech Globalの導入事例を基に、システムアーキテクチャ・技術スタック・データパイプライン設計の具体的な構成が解説されています。特にChunking(500~1000トークン単位)やmetadata付与、Hybrid Search+Re-rankingによる検索精度改善、RAGとFine-tuningの使い分けなど、本番運用で即座に活用できる実装ノウハウが網羅されています。

#RAG#LLM#ベクターDB
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