#検索精度

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RAGの検索精度を3軸で測ったら最適解が条件で全く変わった

RAGの実装で「BGE-M3が安定」「ベクトル検索で十分」というよくある推奨は、実は条件次第で全く変わります。日本語テクニカル記事1,500チャンクで実測したら、E5-smallがBGE-M3より9倍速く品質も同等、BM25は形態素解析を入れるだけでスコアが63%改善。最大の発見は「日本語トークナイザの問題が全ての元凶」だったことです。アルゴリズム選択より基盤の壊れた部分を直すことが重要という、実装者が直面する本当の課題が見えます。

#RAG #技術・実装 #日本語LLM

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Zenn3月23日· 2分で読める中級🔥 注目

RAGを本番環境で運用するための設計と実装

RAGはPoC段階では動いても本番環境で失敗しやすいのは、「検索+LLM」だけの単純設計が原因です。本記事は、Hybrid Search・Re-ranking・metadataを含む本番対応アーキテクチャ、Chunking戦略（500〜1000トークン）、評価指標設計、運用ループを具体的に解説します。データが精度の80%を占めるという実務知見は、プロダクション構築の羅針盤になります。

#RAG #技術・実装 #本番運用

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Zenn3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RAG導入事例から、実践的なシステム構築方法を学べます。NKKTech Globalが実装した事例をベースに、500～1000トークンのチャンキング設計、Hybrid Search＋Re-ranking による検索精度改善、LangChainを使った実装コード、コスト最適化戦略まで、本番運用で必要なベストプラクティスが網羅されています。RAG vs Fine-tuningの使い分けも明確で、これからRAG導入する企業の実装ガイドになる内容です。

#RAG #技術・実装 #ビジネス・活用

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