はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、検索と生成AIを組み合わせた技術です。大量の情報から必要なデータを抽出し、AIが自然な文章を生成します。
RAGで厄介なExcel文書を意味構造JSON化するOSSライブラリを作りました 🔖 116
はじめに こんちは！製造業で社内SE的なのやってる人です。 最近RAG分野にハマっていますが、Excel文書が厄介者すぎるということに最近気が付きました。ZennでもRAGにおいて、このExcel文書をいかに扱うかの記事は定期的に見かけます。 先人のエンジニアの方々が様々な有効打
RAGの検索精度を上げる"HyDE"の論文を読んでDifyで試してみました。 🔖 2
こんにちは、CCCMKホールディングスAIエンジニアの三浦です。 最近DifyというAIアプリケーション開発プラットフォームについて調べていました。社内の有志のメンバーでDifyについて発表しあう会があり、そこに向けて自分も発表の準備をしていたからです。 テーマは何にしようかな・
RAGの「リランキング」を10倍速くする「MixLM」 🔖 24
本記事では、RAGの応答速度を速くするための「MixLM」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何この記事は、RAGで必須
ChatGPTの記憶システムはRAGを使っていなかった - 4層アーキテクチャの衝撃 🔖 173
参照元 I Reverse Engineered ChatGPT's Memory System, and Here's What I Found! - Manthan Gupta ChatGPT Memory Architecture: Four-Layer Context S
RAGをコマンドで気軽に使う(obsidian,NeoVimからも使える) 🔖 44
はじめに 最近GoogleでFile Searchという簡単にRAGが使えるAPIが提供されました。任意のStore名を指定して、ファイルをアップロードすれば、以降はGeminiのAPIでChatする際にtoolにそのStore名を指定するだけでRAGとして使ってくれるというお手
RAGで非構造データを整理する手法「BookRAG」 🔖 157
導入 こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。 今回は、非構造データから構造データとナレッジグラフを構成して、質問に応じた検索手法を実行することで高い精度を実現する手法「BookRAG」を紹介します。 サマリー RAGはこれまでチャンク化した文書を検索するや、ナレッジグ
DMM.博士 通信 Vol.3 - RAGシステム環境の落とし穴 🔖 1
はじめに 前回のおさらい 困ったこととは... RAGシステム構成 問題の発生順序 なぜ発生するのか ローカル開発環境との関係 おわりに はじめに DMM.博士通信の3回目の投稿になります。前回の投稿が2025年1月でしたので随分間が空いてしまいました。前回までの流れは以下の記事
Terragrunt実践Tips5選 ─ さらにDRYに書くための上級テクニック 🔖 1
AI在庫管理の開発チームでバックエンドエンジニアをしている沖（@takuoki）です。 最近、新しい環境でインフラをゼロから構築する機会があり、Terragruntを採用しました。採用した一番の理由は、複数環境の設定をもっとDRY（Don't Repeat Yourself）に書
RAGで非構造データを整理する手法「BookRAG」 🔖 157
導入こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。今回は、非構造データから構造データとナレッジグラフを構成して、質問に応じた検索手法を実行することで高い精度を実現する手法「BookRAG」を紹介します。https://arxiv.org/abs/2512.03413
「Dragontrail」生産終了へ AGC、スマホ用強化ガラスから撤退 収益悪化で 🔖 32
AGCは12月8日、スマートフォンやタブレット向け化学強化用特殊ガラス「Dragontrail」シリーズ事業から撤退すると発表した。市場価格下落と受注低迷により収益性が悪化し、回復が困難と判断した。 関西工場高砂事業所（兵庫県）で行っていた生産は、2026年第3四半期に終了する。
CADDi Tech/Product Advent Calendar 2025 10日目の記事です。 こんにちは、Data&Analysis部の竹本です。 本記事ではRAGシステムを構築する上で、ユーザー意図の把握が難しい曖昧なクエリにどのように対応すべきかという課題に着
RAGを自分で実装したくなったらまずこれ見て【ruri-v3 × Faiss】 🔖 57
この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の６日目の記事です。 CTOの長嶋が担当です。 本日は、皆さんよく聞くRAGのお話です。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、
セキュリティチェックシート回答生成の自動化に取り組んでいる話 〜RAGと運用改善で実現する効率化〜 🔖 31
はじめに こんにちは！グロービスでセキュリティ推進、SIRT運営など全社セキュリティを担当していますnagamineです 。この記事は、GLOBIS Advent Calendar 2025の6日目の記事です。 今回は、事業部門横断で取り組むセキュリティチェックシート（SCS）対
セキュリティチェックシート回答生成の自動化に取り組んでいる話 〜RAGと運用改善で実現する効率化〜 🔖 31
はじめにこんにちは！グロービスでセキュリティ推進、SIRT運営など全社セキュリティを担当していますnagamineです 。この記事は、GLOBIS Advent Calendar 2025の6日目の記事です。今回は、事業部門横断で取り組むセキュリティチェックシート（SCS）対
RAGプロダクトを支える、ベクトルDB構築以外の周辺Tips 🔖 53
松尾研究所テックブログPublication ProGoogle CloudVertex AILLMRAGtech松尾研究所テックブログPublication Pro株式会社松尾研究所のテックブログです。 Discussion
本記事では、RAGの性能を高めるための「SINR」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何この記事は、RAGにおける「検索」と「生成のた
RAGプロダクトを支える、ベクトルDB構築以外の周辺Tips 🔖 53
こんにちは、松尾研究所 データサイエンティストの浮田です。この記事は、松尾研究所Advent Calendar 2025の記事です。RAG (Retrieval-Augmented Generation) と聞くと、「ベクトルDBを構築する」という話に意識が向きがちです。もちろ
RAGプロダクトを支える、ベクトルDB構築以外の周辺Tips 🔖 53
こんにちは、松尾研究所 データサイエンティストの浮田です。この記事は、松尾研究所Advent Calendar 2025の記事です。RAG (Retrieval-Augmented Generation) と聞くと、「ベクトルDBを構築する」という話に意識が向きがちです。もちろ
社内AIヘルプデスク RAG精度改善の軌跡 〜自動評価システムの構築とマネージドRAGへの移行〜 🔖 7
はじめに こんにちは。DeNA IT戦略部のtolinerです。このブログは以下のブログの続きです。前回の記事で解説した背景知識や一部の用語を前提として進めていくため、ぜひ先にこちらを一読してください。社内AIヘルプデスク 正答率80%達成 RAG精度改善の軌跡 | BLOG
問い合わせ対応自動化：ノーコード×RAGでつくるAIチャットの裏側 🔖 3
こんにちは。DS.INSIGHTのサービスサイトを担当しています、猪目です。「問い合わせ対応を自動化したい！」そんな課題から、私たちのプロジェクトは始まりました。本記事では、ノーコード×RAG (Re...
AWS Storage Gateway（S3 File Gateway）を利用して手軽にデータをS3へ保管してみた 🔖 1
はじめに 背景 オンプレミスファイルサーバーの共通課題 なぜ AWS Storage Gateway（S3 File Gateway） なのか 留意点 構成図 やってみた 1. 必要なセキュリティグループの作成 2. 必要なエンドポイントの作成 3. EC2の作成 アクティベーシ
導入こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。今回は、ドキュメントをグループに分けてリランクを行う「GroupRank」という手法について紹介します。https://arxiv.org/pdf/2511.11653 サマリーRAGの重要な構成要素の一つがリラ
RAGをゼロから実装して仕組みを学ぶ【2025年版】 🔖 89
本記事では、RAGの基本的な仕組みを理解するために、Pythonを使ってゼロからRAGを実装する手順をざっくり解説します。 株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 この
発端の話業務でReactを用いた開発を担当することになり、Reactド初心者な私が試しに触ってみたところ、以下のようなコードでエラーになりました。jsxfunction Hello() { return ( <h1>HELLO</h1>
RAGをゼロから実装して仕組みを学ぶ【2025年版】 🔖 89
!今回は、「RAG初心者」に向けた内容です。（プロのみなさん、すみません）本記事では、RAGの基本的な仕組みを理解するために、Pythonを使ってゼロからRAGを実装する手順をざっくり解説します。株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、
RAGをゼロから実装して仕組みを学ぶ【2025年版】 🔖 89
!今回は、「RAG初心者」に向けた内容です。（プロのみなさん、すみません）本記事では、RAGの基本的な仕組みを理解するために、Pythonを使ってゼロからRAGを実装する手順をざっくり解説します。株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、
導入こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。今回は、検索結果を効率的にキャッシュすることで、Agentで利用するRAGの速度を高速化することのできる手法「RAGBoost」について紹介します。https://arxiv.org/pdf/2511.03475
Pythonで構築する全国市町村ナレッジグラフ: GraphRAGを用いた意味的地域検索への応用 🔖 36
PyCon mini 東海 2025で登壇した内容に関する資料です。 URL：https://tokai.pycon.jp/2025/ 内容： 全国1741市町村の統計データであるSSDSE（教育用標準データセット）と住民基本台帳人口移動データを用いた市町村間の人の流れを示す人口
RAGを活用してセキュリティチェックシートの回答作業を自動化した話 🔖 207
はじめに 今回は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を使ってセキュリティチェックシートへの回答を自動化した事例を紹介します。生成AI技術をどう業務に活かせるのか、実際のところどうだったのか、できるだけ具体的にお伝えできればと思います。 そもそも
RAGを活用してセキュリティチェックシートの回答作業を自動化した話 🔖 207
はじめに今回は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を使ってセキュリティチェックシートへの回答を自動化した事例を紹介します。生成AI技術をどう業務に活かせるのか、実際のところどうだったのか、できるだけ具体的にお伝えできればと思います。 そも
社内AIヘルプデスク 正答率80%達成 RAG精度改善の軌跡 | BLOG - DeNA Engineering 🔖 128
はじめに 皆さん、こんにちは。IT本部IT戦略部の部長の鳥越です。 私たちIT本部が全力で推進している「AIジャーニー」。 この取り組みは、単なるツールの導入ではなく、AIという新たなテクノロジーの力を活用して、私たち一人ひとりの働き方そのものを変革し、会社全体の未来を創っていく
社内AIヘルプデスク 正答率80%達成 RAG精度改善の軌跡 🔖 128
はじめに こんにちは。DeNA IT戦略部の森嶋です。DeNAは今、「AIオールイン」を掲げ、全社を挙げてAIという新たなテクノロジーの力を活用する「AIジャーニー」を歩み始めています。これは業務のあり方を根本から見つめ直し、会社全体の未来を創っていくための挑戦です。今回は、
RerankでRAGの検索精度はどう変わる？軽量日本語モデルで試してみた 🔖 1
背景私たちのチームでは、Retrieval Augmented Generation（RAG）を活用して、社内ナレッジをより効果的に活用する取り組みを進めています。ナレッジ情報をベクトル化し、ベクトル検索によって関連する情報を取得し、それをもとにLLMで回答を生成するという流れ
本記事では、RAGの性能を高めるための「DualCSE」という手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、日本語特有の「あいまいな婉曲表現
本記事では、RAGの性能を高めるための「DualCSE」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何この記事は、日本語特有の「あいまいな婉曲
RAGでのデータ整形(改行・インデント)がLLMの回答精度に与える影響を検証した - $shibayu36->blog; 🔖 121
slack-explorer-mcpでは、該当メッセージのpermalink URLをレスポンスで返さずに、利用側のAI Agentで組み立ててもらっている。なぜなら、permalinkをメッセージごとに返してしまうとトークン消費量が非常に多くなってしまうからだ。permalin
導入こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。今回は、ドキュメントの更新に強いRAGの手法「VersionRAG」を紹介します。https://arxiv.org/pdf/2510.08109 サマリーRAGは便利な手法ですが、文書のバージョンの変化が苦手で
三井住友銀、社内AIにRAG導入 「国内RAG活用事例で最大級」 🔖 39
三井住友フィナンシャルグループは10月6日、社内向けAIアシスタントツール「SMBC-GAI」に、RAG技術を活用し、約130万件のファイルを学習させた社内情報検索機能を搭載したと発表した。 三井住友銀行の従業員向けに導入し、グループ各社への展開を検討する。「国内企業のRAG活用
RAGの精度向上手法、がっつりまとめ【2025年】 🔖 439
この記事は何 ナレッジセンスでは、エンタープライズ向けにRAGサービスを提供しています。その中で「RAGは簡単に作れるけど、精度を上げるのは難しい」という課題に日々向き合っています。本記事は、2024~2025年に公開された研究や事例をもとに、RAGの回答精度を高める代表的なアプ
RAGの精度向上手法、がっつりまとめ【2025年】 🔖 439
この記事は何ナレッジセンスでは、エンタープライズ向けにRAGサービスを提供しています。その中で「RAGは簡単に作れるけど、精度を上げるのは難しい」という課題に日々向き合っています。本記事は、2024~2025年に公開された研究や事例をもとに、RAGの回答精度を高める代表的なアプ
RAGの精度向上手法、がっつりまとめ【2025年】 🔖 439
この記事は何ナレッジセンスでは、エンタープライズ向けにRAGサービスを提供しています。その中で「RAGは簡単に作れるけど、精度を上げるのは難しい」という課題に日々向き合っています。本記事は、2024~2025年に公開された研究や事例をもとに、RAGの回答精度を高める代表的なアプ
RAGにおけるハイブリッド検索対決！ OpenSearch Serverless VS Aurora Serverless 🔖 36
はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回はAmazon Bedrock Knowledge BasesベクトルDB（検索エンジン）として利用できるものの比較を行っていきたいと思います。 前回はS3 VectorsとOpenSearch Serverlessの比
J-RAGBench：日本企業でRAGするときの落とし穴とは 🔖 189
はじめに はじめまして。株式会社neoAIの研究開発組織 (neoAI Research) の山本勇太です。 昨今、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実用化が急速に進展しています。RAGは、入力クエリをもとに検索器（Retriever）が文書
J-RAGBench：日本企業でRAGするときの落とし穴とは 🔖 189
はじめにはじめまして。株式会社neoAIの研究開発組織 (neoAI Research) の山本勇太です。昨今、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実用化が急速に進展しています。RAGは、入力クエリをもとに検索器（Retriever）が文書
ローカルLLMを使ってRAGシステムを組み最新の論文を追いやすくする試み 🔖 52
arXivには1日あたり全体では800件ほどの論文が投稿されます。Quantum Physicsカテゴリだけでも50~100件ほどです。これだけの量を自力で追うのは現実的ではないでしょう。そこで、投稿論文をLLMで要約してRAGのナレッジベースに蓄積し、全体の動向を把握しやすくす
RAGを30倍速くするMetaの新技術「REFRAG」 🔖 189
本記事では、RAGの性能を高めるための「REFRAG」という手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGの回答を爆速にする手法「RE
RAGを30倍速くするMetaの新技術「REFRAG」 🔖 189
本記事では、RAGの性能を高めるための「REFRAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。 この記事は何この記事は、RAGの回答を爆速にする手法「