LLM Frontline

#RAG の記事

業務活用

Difyで社内AIアプリを作る書籍ガイド｜ノーコード入門からRAG・ワークフロー・セルフホスト運用まで段階順に選ぶ6冊

ノーコードのAIアプリ開発基盤Difyで、社内チャットボットや社内文書RAG、定型ワークフローを自分で作るための国内書籍6冊を段階順に整理します。本の画面と現行版のずれ、改変版Apache 2.0ライセンス、クラウド版とセルフホストの選び方もあわせて確認します。

開発・エージェント

LLMを組み込んだシステムを設計する前に読むソフトウェアアーキテクチャ書籍ガイド｜トレードオフ・分散データ・境界設計を段階順に固める4冊

LLM呼び出しやRAG、エージェントを既存システムに入れると、詰まるのはモデル選びよりアーキテクチャの判断です。部品の置き場所、データの所有者と整合性、境界の切り方を固める日本語書籍4冊を、効く判断と向かない読者つきで段階順に整理します。

開発・エージェント

RAGのインデックス更新・鮮度管理｜「作ったら終わり」にしないための変更検知と削除反映の設計

初回一括インデックスの後に始まる継続運用の設計をまとめます。更新日時・ハッシュ・変更追跡による差分検知、安定したチャンクID、いちばん漏れやすい削除の反映、更新中の検索一貫性、埋め込みモデル移行、鮮度の可観測性までを公式ドキュメントで確認しました。

開発・エージェント

RAGのアクセス制御設計｜社内文書の閲覧権限をベクトル検索にどう持ち込むか

社内文書RAGで「権限のない人が要約経由で機密を読めてしまう」事故を防ぐ設計。チャンクが元ファイルのACLを失う理由、事前フィルタ・事後フィルタ・インデックス分割・ACL同期の4パターン比較、権限フィルタとANNインデックスの再現率トレードオフを実装例とともに整理します。

開発・エージェント

RAGのドキュメントパース｜PDFからテキストを取り出す前処理で精度は決まる

RAGの前段にあるドキュメントパース(文書からのテキスト抽出・構造化)の実務を整理します。多段組み・表・スキャンPDFという難所、テキストレイヤ抽出/レイアウト解析/VLM/クラウドサービスという4類型の選び方、Markdownへの正規化、メタデータ設計、評価の回し方までを扱います。

開発・エージェント

検索技術(情報検索)を学ぶ書籍ガイド｜RAGの土台を作り直すための4冊を段階順に選ぶ

RAGの精度が上がらない原因の多くは、生成ではなく検索側にあります。キーワード検索・トークナイズ・ランキング・評価指標・クエリ解析といった情報検索の基礎を、実在の日本語書籍4冊で段階順に学ぶためのガイドです。各書が扱う範囲と、扱っていない範囲も併せて整理します。

開発・エージェント

ベクトルデータベースの選び方｜pgvector・Qdrant・Milvus・Weaviate・Chromaを用途と規模と運用体制で決める

RAGを作るときのベクトルDB選定を、製品比較ではなく判断軸から整理します。そもそもベクトルDBが要るのかの見極め、データ規模・更新頻度・メタデータフィルタ・ハイブリッド検索・運用体制・移行のしやすさという6つの軸、HNSW/IVF/全件走査の性格の違い、pgvectorが第一候補になりやすい理由と限界、そして小さく始めて必要になったら移行する現実的な進め方までをまとめます。

開発・エージェント

Agentic RAG(エージェンティックRAG)とは｜1回検索で終わる従来RAGを、計画・再検索・自己反省で賢くする

retrieve->generateを1回で終える従来RAGの限界(多段質問・曖昧クエリ・取りこぼし)を出発点に、Agentic RAGを定義します。クエリ理解と計画、ルーティング、多段推論・分解、検索のオーケストレーション、自己反省という中核パターンを整理し、精度と引き換えに増えるレイテンシ・コスト・評価の難しさまで、向く場面と向かない場面を切り分けて実務目線でまとめます。

開発・エージェント

ハイブリッド検索とは｜キーワード検索(BM25)とベクトル検索を組み合わせてRAGの取りこぼしを減らす

ベクトル検索は言い換えや意味に強い一方で型番・固有名詞・略語の完全一致に弱く、BM25などのキーワード検索はその逆です。両方で候補を集めてRRF(Reciprocal Rank Fusion)などで統合するハイブリッド検索の仕組み、スコア統合の難しさとRRFがスケール非依存な理由、retrieve->fuse->rerankの三段構成、向く場面と運用コストを実務目線で整理します。

開発・エージェント

リランキング(Reranker)でRAGの検索精度を上げる｜retrieve->rerankの二段構成

ベクトル検索で粗く多めに拾い、Cross-Encoder型リランカーで関連度を再スコアリングして上位を絞る二段構成(retrieve->rerank)を実務目線で整理します。bi-encoderとの違い、使いどころ、コストとレイテンシのトレードオフ、Hit Rate/MRR/nDCGでの評価、向かない場面までまとめます。

開発・エージェント

ファインチューニングとRAGの使い分け｜LLMをカスタマイズする2つの道の選び方

LLMを自社用途に寄せる方法には、プロンプト、RAG、ファインチューニングの階層があります。RAGとファインチューニングはそれぞれ何を得意とし、どこで選ぶべきか。知識の更新性、出力の安定性、コストとトラフィックの観点から使い分けの原則を整理し、実務で有効なハイブリッド構成と落とし穴まで、公式ドキュメントを確認しながら冷静にまとめます。

開発・エージェント

LLMアプリの評価(eval)の作り方｜「動いた気がする」で止めないための実務手順

LLMアプリの品質を測る評価(eval)の作り方を、実務目線で整理します。実運用に似せた評価データの用意、タスク型に応じた指標設計、自動評価と人手レビューの併用、LLM-as-a-judgeの使いどころと落とし穴、失敗トレースをテストへ戻す継続的な評価まで、小さく始める手順にまとめました。