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用户记忆和知识库 RAG検索拡張中級上一章解决的是单次交互的上下文管理。这一章要处理一个更难的问题：如何让 Agent 在对话结束后仍然记住用户、记住知识。 2026-09 ·64 分で読めます DeepSeek RAG 検索拡張チュートリアル RAG検索拡張中級 DeepSeekに基づくRAGシステム構築の完全なチュートリアル：ドキュメントの読み込み、テキスト分割、ベクトル検索、再ランキング、マルチターン対話統合。LangChainとLlamaIndexの実践コードとエンタープライズ向けRAGアーキテクチャ設計を含みます。 2025-06 ·24 分で読めますベクターデータベース選定実践 RAG検索拡張中級ベクトルデータベースはRAGシステムの中核インフラですが、Milvus、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chromaなど多くの選択肢がある中で、最適な選択決定をどのように行うのでしょうか？この記事では、パフォーマンス、コスト、使いやすさ、拡張性などの側面を包括的に比較し、実際のビジネスシナリオに基づいた選択推奨を提供します。 2026-07 ·20 分で読めます RAGリランキングとハイブリッド検索実践：BM25からCross-Encoderまで RAG検索拡張中級ベクトル検索だけでは再現率に限界があり、リランキングはRAG効果向上の重要なステップです。この記事では、BM25スパース検索、RRF融合によるベクトル検索、Cross-Encoderリランキングの完全な実践を体系的に解説します。 2026-08 ·22 分で読めますベクトルデータベース選定：Chroma vs Pinecone vs Milvus RAG検索拡張中級ベクトルデータベースはRAGシステムの中心的なコンポーネントです。この記事では、Chroma、Pinecone、Milvusの3つの主要なベクトルデータベースを、パフォーマンス、使いやすさ、コスト、拡張性の4つの側面から比較し、適切な選択を行うのに役立ちます。 2025-04 ·18 分で読めますドキュメントチャンキング戦略の深い最適化 RAG検索拡張中級ドキュメントチャンキングはRAGシステムで最も過小評価されている重要なステップです。チャンキング戦略の品質は検索品質と最終回答の正確性に直接影響します。この記事では、固定サイズチャンキング、セマンティックチャンキング、再帰的チャンキング、文レベルチャンキングなどの戦略を深く分析し、最適なソリューションを見つけるのに役立ちます。 2026-07 ·18 分で読めます Embedding モデル選定とベクトル品質評価：次元・領域・評価手法 RAG検索拡張中級「埋め込みモデルを変えて試す」だけでは評価になりません。本文は次元・ストレージ・レイテンシの三角関係から出発し、MTEB のような汎用ベンチマークの限界とタスク単位評価の必要性、業務贴合型の小さな評価セットの作り方、リランキングモデルとの協働、領域ファインチューニングが効く境界、HNSW の M/efConstruction や量子化がモデル品質を覆い隠す経路、評価でよくある 9 つの落とし穴、そして回帰可能な評価パイプラインまでを扱います。 2026-10 ·41 分で読めます多言語RAGシステムの設計 RAG検索拡張中級中国語、英語、日本語、韓国語など複数の言語をサポートするRAGシステムの構築には、独自の課題があります。この記事では、多言語埋め込み、言語横断検索、翻訳戦略、パフォーマンス最適化の完全なソリューションを解説します。 2026-07 ·18 分で読めます RAGキャッシングとパフォーマンス最適化 RAG検索拡張中級 RAGシステムのパフォーマンスボトルネックは、多くの場合モデルではなく検索にあります。この記事では、マルチレベルキャッシュ戦略、Redis高速化、セマンティックキャッシュ、バッチ最適化技術を解説し、RAGシステムの応答速度を10倍向上させます。 2026-07 ·17 分で読めます大規模モデルの幻覚：根本原因分析と緩和戦略 RAG検索拡張中級幻覚は大規模モデルアプリケーションで最も厄介な問題の一つです。本記事では、幻覚の発生原因を詳細に分析し、RAG、事実確認、不確実性の定量化などの体系的な緩和戦略を提供し、より信頼性の高いAIアプリケーションの構築を支援します。 2025-07 ·17 分で読めます