タグ: RAG

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  社内AIの信頼回復：プロンプト修正より検索の作り直しが効いた理由

  QQiita

  社内 SaaS の問い合わせ AI が根拠のない回答（ハルシネーション）で信頼を失い、プロンプトで「分かりません」と言わせても採用率は上がらなかった。ハイブリッド検索（キーワード×ベクトル）、Claude Haiku によるリランキング、根拠リンク表示の 3 段階で検索品質を改善した結果、採用率が 35% から 62% に上昇し、LLM モデルのアップグレードより検索戦略の最適化が有効だった。

  2026/07/16Claude-CodeAPIRAG
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  日本語特化RAGチャットボットを学びつつ自作しました（Ruri × ChromaDB × Claude）

  QQiita

  法学徒がAI学習3か月で、Ruri埋め込みモデル・ChromaDB・Claude Haiku 4.5を組み合わせて日本語RAGチャットボット（HN-RAG）を構築。Hacker News記事の詳細要約をNotionから取得しRAG化。言語別埋め込みモデル選定・ベクトル正規化・チャンク分割などの実装工夫と学習過程を記録。

  2026/05/30APIRAG初心者
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  Dify で社内問い合わせ AI を実装 — 情シス・人事・経費の知識ベースを RAG で統合

  ZZenn

  中堅企業向けの社内問い合わせ AI を Dify で構築し、ops-rag-template として OSS 公開。5 つの Knowledge（FAQ・人事規則・経費規則・セキュリティ・マニュアル）と Claude Sonnet 4.5 を組み合わせ、ノーコードのワークフローで 20 ケースの質問に対し総合 89/100 の精度を達成。Dify Studio でパラメータ調整が可能で、運用担当者による継続的な改善が実現可能。

  2026/05/26Claude-SonnetRAGビジネス