#RAG

企業がLLMをカスタマイズする3つの手法——プロンプトエンジニアリング・RAG・ファインチューニング——をコスト・技術難易度・ユースケースで比較する。LoRA・QLoRAの台頭で変わったファインチューニングの現実と、2026年時点でどちらを選ぶべきかの判断基準を整理した。

RAGの基本アーキテクチャから最新の改善手法まで体系的に解説する。チャンキング戦略の選び方、Embeddingモデルの比較、リランキングによる精度改善、ハイブリッド検索の実装——2026年時点でのベストプラクティスをPythonコード例とともに整理した。

RAGとファインチューニング、名前は聞いたことがあるけど何が違うのかよくわからない。そんな人のために、エンジニア用語を使わず、具体例を交えながら両者の違いと使い分けを解説する。

NotionにためたナレッジをClaudeとベクトルDBで検索できるようにしたRAGシステムの構築手順。専門エンジニアなしで最小構成から始める方法を、非エンジニアにもわかるよう解説する。

Dify.aiは自社ドキュメントをナレッジベースにしたAIチャットボットを、コードなしで構築できるツールだ。インストールから知識ベースの設定、Claude/OpenAIモデルの切り替えまで手順を整理する。

ファインチューニングとRAGはどちらも「LLMを自社データに適応させる」手法だが、コスト・精度・保守性の観点で大きく異なる。2026年現在の選択基準をユースケース別に整理する。

事実に基づかない「ハルシネーション」を克服したGoogleの最新AI。あなたがアップロードした資料だけを情報源とする「自分専用AI」の驚愕の機能を徹底レビュー。

Naive RAG・Modular RAG・Advanced RAGの違いを段階的に解説。検索精度を上げるためのチューニング手法（Reranking・HyDE・クエリ変換など）も含め、実装の全体像をまとめる。

AIが自信満々に嘘をつく「ハルシネーション」。なぜ起きるのかを技術的に解説し、業務で頻度を下げる実践的な方法を紹介する。RAGとの関係、プロンプト設計の工夫まで。

テキストを数値ベクトルに変換する「エンベディング」の仕組みをわかりやすく解説。意味的な類似検索やRAGにおける役割、使えるAPIまで実践的な視点でまとめる。

ベクトルデータベースの基本原理を解説し、Pinecone・Weaviate・Chromaを特性・価格・ユースケース別に比較。RAG構築で何を選ぶべきか判断軸を提示する。