LLM入門

このページでは、AI技術に関心のある方のために、LLM（大規模言語モデル）の基礎から応用までをわかりやすく解説します。

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RAGを強化するハイブリッド検索とMulti-Vector戦略とは？検索の多視点化と精度向上の設計｜LLM入門 7.2

意味検索とキーワード検索を組み合わせるハイブリッド検索、複数の視点から検索するMulti-Vector RAG。どちらもRetrieverの精度と柔軟性を高める先進的な手法です。本記事では構成・効果・導入の注意点を解説します。

2025-03-05

生成AIにはトークン数の上限という物理的な制約があります。本記事では、Retriever出力やプロンプトを設計する際に考慮すべきトークン制限と、その中で最も有効な情報を渡すための工夫と設計指針を解説します。

2025-03-02

高性能なLLMと正確な検索結果を活かす鍵は、プロンプトと文脈の設計にあります。本章では、RAGの実運用で成果を出すための構成・整形・トークン最適化の具体的な手法を、設計者の視点から詳しく解説します。

2025-02-26

RAGはLangChainやLlamaIndex以外にも、Azure Cognitive SearchやElasticsearchといった既存インフラでも構築可能です。本記事では、それぞれの特徴や適用例、選定ポイントをわかりやすく整理します。

2025-02-25

LlamaIndexは、RAGの文書処理とインデックス管理に特化したライブラリです。本記事では、LlamaIndexの設計思想と主要機能、LangChainとの違いや併用パターン、実務での活用シーンを丁寧に解説します。

2025-02-24

LangChainはRAG構築において、Retriever・LLM・プロンプトを一貫してつなぐフレームワークです。本記事では、各モジュールの役割と構成例、導入のメリット・注意点までを、実装の視点からわかりやすく解説します。

2025-02-23

RAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築・運用するには、埋め込みモデル、ベクトル検索エンジン、プロンプト整形などの技術が欠かせません。本章では、主要な技術コンポーネントとその選定ポイントを体系的に解説します。

2025-02-16

RAGを活用したFAQ対応Botは、顧客の自然な質問に対して意味ベースで文書を検索し、正確でわかりやすい回答を生成します。本記事では、EC事業者の導入事例とともに、設計・運用のポイントや導入効果を具体的に解説します。

2025-02-13

RAGにおいて、Retriever（検索部）とGenerator（生成部）の明確な分離は高精度な応答生成の鍵となります。本記事では、それぞれの役割、構造、設計上のメリットについて詳しく解説し、柔軟で拡張性のあるAI構築のための基盤を紹介します。

2025-02-08

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部知識を検索してLLMの応答に活かす次世代アーキテクチャです。本記事では、RAGの基本フローや構成要素、従来の生成AIとの違いを図解的にわかりやすく解説します。

2025-02-07

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルに社内ナレッジやFAQを統合し、業務に使えるAIを構築する鍵です。本記事ではRAGの仕組み、活用例、導入のステップまで、わかりやすく解説します。

2025-02-01