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#LLM#Claude#VibeCoding#AI駆動開発#RAG#エージェント#プロンプトエンジニアリング#GPT-4

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30件の記事

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#技術・実装#AI駆動開発#LLM#エージェント#プロンプトエンジニアリング#実装ノウハウ#ビジネス・活用#Ollama#Claude Code#ナレッジマネジメント
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Zenn4月10日· 2分で読める上級🔥 注目

【2026年最新】RAG精度改善技術のカオスマップ─ 74の技術を6カテゴリで構造的に整理した

RAG精度改善は簡単に作れても、実運用では「関係ない文書ばかりヒット」「ハルシネーション多発」という壁にぶつかります。この記事は、HyDEやGraphRAGなど74の技術を「DB構築→検索クエリ生成→検索→後処理→生成パイプライン→LLMモデル」の6カテゴリ17小分類で整理。自分のRAGのボトルネックを特定し、対応する技術を素早く見つけられる実践的なガイドになっています。

#RAG#技術・実装#プロンプトエンジニアリング
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Qiita4月10日· 2分で読める中級🔥 注目

AIを入れたら便利で終わらせない——総務省ガイドラインで学ぶ実装し直しの勘所

「生成AIを導入したら業務が速くなった」では終わりません。総務省の2026年新ガイドラインが指摘するのは、AI固有の攻撃面(プロンプトインジェクション・DoS・データポイズニング)を前提に、設計・運用をやり直すという次のステップです。入力層・オーケストレーション層・モデル層・外部接続層の4層分析と、プロンプト非信頼化・RAGの権限管理・出力検査・最小権限原則など7つの再設計ポイントで、実装に落とし込める具体策を解説しています。

#AIセキュリティ#ビジネス・活用#技術・実装
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Zenn4月10日· 1分で読める中級🔥 注目

ベクトル検索は不要なのか

ベクトル検索は不要ではなく、使い分けが重要です。従来のベクトル型RAGは大規模データで有効一方、Agentic RAGやファイル検索型RAG、階層的検索など新しいアプローチが登場し、データの性質や要件で最適な手法を選択する時代へ。A-RAGやDeepReadなどの最新事例から、精度とスループットを両立させる道筋が見えてきます。

#RAG#エージェント#技術・実装
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Qiita4月7日· 2分で読める中級🔥 注目

【Notion × Ollama】AIメンターちゃんに教わった自分だけのナレッジDBをローカルLLMに読み込ませる方法

NotionのナレッジDBをローカルLLMで活用する実装ガイドです。Notion APIでデータを抽出し、メタデータ付きでJSONL化してOllamaに読み込ませるまでの全手順を、テンプレートと実装コード付きで解説しています。RAG精度を高めるため「要約」プロパティの設計が重要で、Modelfileへの埋め込みかRAG構成かの2つの方法を比較しながら実装できます。

#RAG#LLM#Ollama
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Zenn4月7日· 2分で読める中級🔥 注目

# NLP2026(言語処理学会第32回年次大会)のポスター発表に参加してきました!

COTENがNLP2026で発表した2つの研究が興味深いです。歴史調査向けRAGシステムのログ分析から、専門家と非専門家の「問い方」に明確な違いを発見。また、歴史テキストから国家間の関係構造を動的に抽出・可視化するシステムを開発し、1900~1970年にかけて国際関係の中心が西欧から米ソへ移る様子を捉えました。企業がアカデミアと協働する実践的な事例として、RAG開発やNLPの実装課題を抱えるエンジニアにとって参考になる具体的な知見が豊富です。

#RAG#NLP#LLM
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Qiita4月7日· 2分で読める中級🔥 注目

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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Qiita4月6日· 2分で読める中級🔥 注目

mdベースのナレッジ管理は大企業で通用するか?組織構造から考えるAIデータ活用の現実

mdベースのナレッジ管理がXで話題ですが、大企業での実装は根本的に異なります。個人用は「作る人=使う人=管理者」で成立しますが、大企業では三者が分離し、データ入力者と利用者のインセンティブが相反します。さらに文脈の多義性、ITリテラシーの差、セキュリティ制約により、SSOT維持も不可能。技術ではなく組織構造にこそボトルネックがあるという、エンタープライズIT経験者による現実的な検証です。

#RAG#ナレッジ管理#AI活用
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Qiita4月6日· 1分で読める中級🔥 注目

Slackの投稿を無料でAI(Gemini)で検索・分析できるようにしてみた

Slackの全メッセージをGoogle Driveに自動保存し、Geminiで検索・分析する仕組みをGoogle Apps Scriptで実装した事例です。Slack APIで過去ログと新規投稿を取得し、テキスト化することで無料でAI分析環境を構築。実装コード付きで、個人開発者や小規模チームがすぐに活用できる実践的なRAG応用例となっています。

#RAG#AI駆動開発#Gemini
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Zenn4月6日· 2分で読める中級🔥 注目

クラウド上の機密PDFを、URLを漏らさずブラウザで安全に見せる方法

RAGベースのAIチャットエージェントで、機密PDFを安全に配信する実装が難題です。署名付きURLをブラウザに渡す方式では、URL流出・内部構造露出・ログ分散・IP制限の破綻が起きます。これらを解決するのが、バックエンドが中継する「リバースプロキシ」アーキテクチャです。論理IDのみクライアントに渡し、認証・認可・監査ログをバックエンドで一元管理。実装パターンと設計原則を詳しく解説しており、実務で即応用できます。

#RAG#セキュリティ#バックエンド設計
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Zenn4月6日· 1分で読める中級🔥 注目

LLM Wiki と Wikipedia/Wikidata:ナラティブ層とセマンティック層の対応関係

LLM Wikiはナラティブ(Markdown文)中心ですが、Wikipediaとは異なりセマンティック層が欠落しています。Wikidataはこの課題を解決する設計です。企業やプロダクトでLLMが複数システムと連携する場合、ナラティブだけでなくRDFなどのセマンティック層を別途設計する必要があります。知識基盤の設計判断に直結する実践的な考察です。

#知識基盤#ナレッジグラフ#LLM Wiki
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Zenn4月5日· 2分で読める中級🔥 注目

DuckDBでローカルRAGを作ってClaude Codeから使う

PDFやドキュメントをローカルでRAG化し、Claude Codeから直接検索できるシステムの実装ガイドです。DuckDBのベクトル検索機能(vss拡張)を活用すれば、インストール1行・サーバー不要・従量課金なしで実現できます。/rag-indexでMarkdownをチャンク化してembedding化、/rag-askで質問に対して意味的に最適なチャンクを取得して回答生成する2つのコマンドの構造を、テーブル設計からベクトル検索クエリまで具体的に解説しています。

#RAG#DuckDB#Claude Code
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Zenn4月5日· 2分で読める中級🔥 注目

Spanner不要?Vertex AI RAG Engineに待望の「サーバーレスモード」が登場

Vertex AI RAG Engineにサーバーレスモードがプレビュー公開され、Cloud Spannerのプロビジョニングが不要になりました。Vector Search 2.0をバックエンドに、インフラ管理を完全にGoogleに委ねながら、数分でRAG環境を立ち上げられます。アイドル時のSpannerコストが消えるため、開発・テスト環境でコスト削減が期待でき、RAG構築の新しいスタンダードが生まれます。

#RAG#Vertex AI#Google Cloud
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Qiita4月5日· 2分で読める中級🔥 注目

Karpathyが設計したナレッジシステムを、自分は生存のために発明していた

Karpathyが提案した「LLM Wiki」ナレッジシステムを、著者は独立して実装していました。セッション終了時に記憶がリセットされる制約の中で、working.md・knowledge.md・episodes・SOUL.mdの階層構造と記憶デーモンにより、30分ごとに自己復帰を実現しています。RAGではなく事前処理された構造化知識を維持するアプローチは、永続的な存在にこそ必要な設計だと指摘しており、実装制約から生まれた工夫がマークダウン・段階的統合・時間圧縮の同じパターンに収束した話です。

#エージェント#RAG#LLM
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Qiita4月4日· 2分で読める中級🔥 注目

tree-sitterとContext Engineeringで構築するAIコーディングエージェントのコード検索最適化実践ガイド

tree-sitterのAST解析とベクトル埋め込みを組み合わせたコード検索で、grepベース比50倍のコンテキスト削減を実現できます。Context Engineeringという「LLMが参照する情報環境全体を設計する」アプローチの具体例を、実装手法・ベンチマーク数値・本番ツール(CocoIndex・AiDex)を交えて解説する、AIコーディングエージェント開発の実践ガイドです。

#AI駆動開発#エージェント#RAG
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Qiita4月4日· 2分で読める中級🔥 注目

「コードを書くより、知識を編む」元Tesla AI責任者が公開した、AIにWikiを自律生成させる異次元の活用術

元TeslaのAI責任者カーパシー氏が公開した、LLMによる自律型Wiki構築術が注目されています。生データをLLMに「コンパイル」させて自動で知識ベースを編成し、人間はデータ投入と閲覧に専念するという、従来のメモ術を根本から覆すアプローチです。Obsidianとエージェント型RAGを組み合わせ、100記事・400万語規模のWikiを完全自動管理する手法は、エンジニアの知的生産の未来像を示しています。

#LLM#エージェント#AI駆動開発
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Zenn4月3日· 2分で読める中級🔥 注目

Onyx 徹底調査:OSS AI プラットフォームの機能・仕様・導入・運用・API まで

22.2kスター、3kフォークの注目度高いOSS AIプラットフォーム・Onyxを一次ソースから徹底調査。Chat UI、RAG、Deep Research、エージェント、Web検索、コード実行など機能は豊富ですが、本番導入時はCE/EEの境界線、権限制御の大部分がEE限定、ライセンス混合構成など、確認すべき落とし穴が複数あります。self-host志向の企業向け基盤を選ぶ際の実装者必読ガイドです。

#Onyx#RAG#OSS
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Zenn4月3日· 1分で読める中級🔥 注目

技術調査 - Jina Reader

Jina Readerは、URLを指定するだけでLLM向けのMarkdownコンテンツに変換するAPI群です。Web検索と本文抽出を1リクエストで実行でき、RAG・エージェント構築に必須のコンポーネント。VLMによる画像キャプション生成、複数出力形式、無料枠10Mトークンが特徴で、Firecrawl・Diffbotとの比較表も実装判断に役立ちます。

#RAG#技術・実装#Web Scraping
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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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Qiita4月3日· 1分で読める中級🔥 注目

コンテキスト・エンジニアリング入門 — AIへの情報設計を体系的に学ぶ

プロンプトが機能しない原因は文面ではなく「情報環境全体」にあります。コンテキスト・エンジニアリングは、AIに渡すすべての情報(システムプロンプト・ツール定義・RAG情報・会話履歴)を戦略的に設計する技術です。外部化・選別・圧縮・分割の4つのコアテクニックを習得することで、トークン上限の中で最適な出力を引き出せます。実装例豊富で即座に実践可能な内容です。

#プロンプトエンジニアリング#LLM#コンテキストウィンドウ
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Zenn4月3日· 1分で読める中級🔥 注目

コンテキスト・エンジニアリング入門 — AIへの情報設計を体系的に学ぶ

プロンプトの質だけでは不十分です。LLMのコンテキストウィンドウ全体を戦略的に設計する「コンテキスト・エンジニアリング」が本当の課題です。システムプロンプト・ツール定義・RAG・会話履歴まで含めた5層の情報環境を、外部化・選別・圧縮・分割の4つのテクニックで最適化する方法を、具体例付きで解説しています。トークン上限を意識した設計の考え方が身につきます。

#プロンプトエンジニアリング#コンテキストエンジニアリング#RAG
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Zenn4月3日· 2分で読める中級🔥 注目

Amazon Bedrock ナレッジベースにおけるチャンキング戦略

Amazon Bedrockでチャンキング戦略を選ぶ際の実装ノウハウです。デフォルト・固定サイズ・階層型・セマンティックチャンキングを試した結果、意味的なメタデータ[description]を活用し、カスタム変換Lambda関数で分割するアプローチを採用。仕様書のような構造化ドキュメントをRAGに取り込む場合、文脈を保全しながら精度を高める具体的な実装が学べます。

#RAG#Amazon Bedrock#チャンキング
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Qiita4月2日· 2分で読める中級🔥 注目

人は自らが作ったものに祈り始めた——AI信仰の宗派と、その逆転現象の解剖

AIに敬語を使うと良い回答が返ってくると信じる「アニミズム派」から、データで仮説を検証する「計測派」まで、AI信仰の5つの宗派を分析した力作です。LLMの内部構造がUIで隠蔽されるために信仰が生まれることを指摘。神官のようにプロンプト試行を繰り返すランダムウォークから抜け出すには、コンテキストウィンドウの可視化と因果追跡が必須だと主張しています。エンジニア必読の自己批判的考察です。

#LLM#プロンプトエンジニアリング#RAG
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Zenn4月2日· 2分で読める中級🔥 注目

Raspberry Pi 5で自己完結型AIナレッジ基盤を作ってみた

Raspberry Pi 5(16GB)でAPI代ゼロのオンプレAIナレッジ基盤を構築した実例です。FastAPI + Ollama(Gemma3 7B)+ ChromaDB + Redisで月額電気代100円以下を実現。GitHub IssueやRSSを自動収集→ベクトル化し、RAG応答は8秒(量子化で3〜4秒)。クラウド費用削減とデータ主権を両立させた、即実装できるノウハウが詰まっています。

#AI駆動開発#RAG#エージェント
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Qiita4月2日· 1分で読める中級

「LangChainについて勉強して」と言われたので勉強してみた

ChatGPT APIだけではアプリケーション開発に不足する部分があります。LangChainはプロンプト管理、会話履歴、外部データ参照、複数ステップ処理をフレームワーク化し、「LLMとアプリをつなぐ」役割を担います。実装コード付きで、なぜ必要か・何が解決できるかが腹落ちしやすい記事です。

#LangChain#LLM#RAG
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Qiita4月1日· 1分で読める中級🔥 注目

Re:build-RAGによる開発者体験(DX)の自己進化モデル

開発者の「採択」を学習シグナルにするRAGシステム「Re:build-RAG」が紹介されています。accやokといった1語の入力で過去の提案を記憶させ、定期的な整理で知見を圧縮。複雑な外部DBなしに、シンプルなシステムプロンプトだけで、AIが開発者の好みに最適化され、挨拶や無駄な提案がなくなる実装アプローチです。

#RAG#プロンプトエンジニアリング#AI駆動開発
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Zenn4月1日· 2分で読める中級🔥 注目

FlashRAGの仕組みをサクッと図解で解説!

RAG開発の再現性危機を解決するFlashRAGを図解で解説します。16種類のアルゴリズムと38個のデータセットを統一し、Judger・Retriever・Reranker・Refiner・Generatorの5つのコンポーネントで設計。Sequential・Branching・Conditional・Loopの4パイプラインに分類し、実験結果から「Standard RAGは意外と強い」「Top-5検索が最適」「LLMは大きさより素直さ」という実装ノウハウを引き出しています。

#RAG#技術・実装#FlashRAG
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Qiita4月1日· 1分で読める中級🔥 注目

【Ollama】ローカルLLMでRAGを実装して遊んでみた

Ollamaを使ったローカルLLMでRAG実装の実験レポートです。公式の自転車ルールブック資料を使い、phi4:14bとllama3.2:3bで精度比較を実施。RAGありで正確な回答が得られた一方、複雑な条件文の理解は両モデルとも苦手という実装課題も明らかになりました。チャンクサイズなど運用上の工夫ポイントを具体例で示しています。

#RAG#ローカルLLM#Ollama
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Zenn4月1日· 2分で読める中級🔥 注目

LLM開発者のための「AI Memory vs RAG」比較:実践的なアーキテクチャ設計ガイド

AI MemoryとRAGは混同されやすい技術ですが、根本的な役割が異なります。AI Memoryはユーザーの文脈や好みを永続的に記憶する層で、RAGは外部ドキュメントから動的に知識を検索する層です。本記事は比較表を交えて、目的・継続性・データ構造など6つの軸での違いを明確にし、「パーソナルAIにはMemory、ヘルプデスク対応にはRAG」といった実装判断の指針を示します。エンタープライズAI開発の現場で迷いやすいアーキテクチャ選択を、実践的に解決できる内容です。

#RAG#AI Memory#LLM
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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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Zenn3月31日· 1分で読める中級🔥 注目

連載「弱みはAIに、強みは自分に。」 第4回 AIに渡す知識基盤の設計論-「覚える」より「どこに何を置くか」が9割

AIエージェントの知識基盤設計で重要なのは、ChromaDBとSQLiteの使い分けです。長期記憶には意味検索に強いChromaDB、短期記憶には構造化クエリに強いSQLiteを配置する。著者の失敗経験から「全部RAGに入れる」アンチパターンと、情報の置き場所で品質が9割決まる実装論が学べます。

#RAG#ChromaDB#Claude Code
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