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の精度評価をRagasで自動化してみた 〜 いつまで「目視確認」で消耗してるの？ 🔖 80
RAGの精度評価をRagasで自動化してみた：いつまで「目視確認」で消耗してるの？ はじめに：「なんとなく動く」からの脱却 RAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーション開発における最大の敵は、開発者自身の「主観」だ。 「いくつか質問してみ
RAGの精度が73%から100%に向上した話 ─ チャンキング戦略の比較検証 🔖 421
はじめに RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築していると、「なぜか精度が上がらない」という壁にぶつかることがあります。 本記事では、社内規程文書を対象としたRAGシステムで、回答精度を73.3%から100%に改善した過程を紹介します
DifyのRAG検索を廃止して独自検索APIを構築した話 🔖 40
はじめに こんにちは、高校生エンジニアのいのりです。 先日、DifyでRAGを使った社内ナレッジ検索システムを構築していましたが、最終的にDifyのRAG検索は使わず、Cloudflare Workers + D1で独自の検索APIを構築する構成に切り替えました。 いきなり「RA
「手作り RAG システム」で RAG の仕組みを学び直す 🔖 41
はじめに Google Cloud では、RAG を手軽に実現する手段として、Vertex AI Search や Vertex AI RAG Engine などのマネージドサービスが提供されています。あるいは、ベクトル検索エンジンである Vector Search を利用して、
Spindle 2025: AI エージェント × デザインシステムで変わる Web 開発 | CyberAgent Developers Blog 🔖 29
Podcast こんにちは、Amebaのデザインシステム「Spindle」でテックリードをしている原 (@herablog) です。 本記事では「Spindle 2025」と題し、今年の変化と具体的な取り組みを振り返ります。 ※ 本文は2025年時点の活動を振り返った内容のため、
「手作り RAG システム」で RAG の仕組みを学び直す 🔖 41
はじめにGoogle Cloud では、RAG を手軽に実現する手段として、Vertex AI Search や Vertex AI RAG Engine などのマネージドサービスが提供されています。あるいは、ベクトル検索エンジンである Vector Search を利用して、
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、過去の対話情報をもとに、LLMと一貫した会話を続けられる仕組み「Hindsight」について紹介します。 サマリー RAGの代表的な活用方法の一つとして、過去のメールやチャットを情報源に、それまでのやり取りを前提と
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、過去の対話情報をもとに、LLMと一貫した会話を続けられる仕組み「Hindsight」について紹介します。https://arxiv.org/pdf/2512.12818 サマリーRAGの代表的な活用方法の
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、過去の対話情報をもとに、LLMと一貫した会話を続けられる仕組み「Hindsight」について紹介します。https://arxiv.org/pdf/2512.12818 サマリーRAGの代表的な活用方法の
「Dify + さくらのAI Engine」を便利に活用！RAGを組み合わせたナレッジ検索環境の作り方 🔖 3
概要 本ドキュメントでは、さくらのVPSのスタートスクリプトである「Dify + さくらのAI Engine」に検索拡張生成であるRAGを組み合わせての応用方法をご紹介します。 AIを使ったチャットボットは便利ですが、「 […]
VersionRAGをAzure OpenAIで利用する 🔖 1
VersionRAGとは従来のNaiveRAGやGraphRAGでは、文書のバージョンの違いを理解して正しく回答をすることが難しいという課題がありました。NaiveRAGでは基本的にベクトル検索などは文章の類似度で検索するため、バージョンの情報などが落ちてしまったり、Grap
CocoIndexでKnowledge Graphを更新しながらRAGをする 🔖 2
LayerXのAi Workforce事業部で検索エンジニアをしている鷹取(@takatorisatoshi)です。この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025の22日目の記事です。 はじめに 通常、RAGといえば、ドキュメントをチャンク化し、Em
IaC（Terraform / Terragrunt）を1年以上運用してきた所感 🔖 1
こんにちは、KANNA の SRE チームの okenak です。インフラの運用を続けていると、「この設定、どこで入れたんだっけ？」「本番を触るのが怖い」といった状況に直面することがあると思います。本記事では、Terraform / Terragrunt を使った Ia
IaC（Terraform / Terragrunt）を1年以上運用してきた所感 🔖 1
こんにちは、KANNA の SRE チームの okenak です。インフラの運用を続けていると、「この設定、どこで入れたんだっけ？」「本番を触るのが怖い」といった状況に直面することがあると思います。本記事では、Terraform / Terragrunt を使った Ia
Ragas の custom metrics を使ってみる 🔖 1
!この記事は Ubie Tech Advent Calendar 2025 の 18 日目の記事です。こんにちは。Ubie でソフトウェアエンジニアをしております、爲岡 (@zettaittenani) と申します。Ubie には 2025 年の 2 月に入社し、1 年弱
Ragas の custom metrics を使ってみる 🔖 1
!この記事は Ubie Tech Advent Calendar 2025 の 18 日目の記事です。こんにちは。Ubie でソフトウェアエンジニアをしております、爲岡 (@zettaittenani) と申します。Ubie には 2025 年の 2 月に入社し、1 年弱
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 🔖 153
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。 🔖 7
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 🔖 176
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
Compose で Drag and Drop を用いてリストの並び替えを実現する 🔖 1
はじめに こんにちは。レシピ事業部でアルバイト中の松本 (@matsumo0922) です。クックパッドでは、作るレシピを日付ごとに管理できる、プラン機能をつい先日リリースしました。この機能は Full-Compose で作成されており、日付間のレシピの移動/並び替えに Drag
RAGをコマンドで気軽に使う(obsidian,NeoVimからも使える) 🔖 47
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」 🔖 159
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」 🔖 159
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】 🔖 58
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 🔖 52
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 🔖 52
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 🔖 52
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