タグ: RAG

8 件の記事

話題の Jev を調べてみた：RAG での活用とローカル実行の可能性
Qiita
TypeSafe AI が開発した Jev は、文章生成ではなく選択肢から確率付きで答えを選ぶ判断特化型 AI モデル。Agentic RAG の構築で LLM の出力ブレやパース失敗を減らし、低レイテンシ・低コストで複数判断を並列処理できる。MCP サーバーや Claude Code との連携も可能。
2026/09/27RAG API MCP
RAG とベクタDB と MCP をつなぐ設計で見えた、実運用の論点まとめ！Claude Code 開発者が押さえておきたい Anthropic ニュース
Qiita
Anthropic 関連のニュースを複数取り上げた索引記事。Claude Opus 5.5 の性能向上、Claude Code による開発フローの変化、RAG・ベクタDB・MCP の実運用課題、Safari の MCP サーバー対応など、デモから本運用への移行で顕在化する論点を整理している。
2026/09/24Claude-Code MCP RAG
OCRの空白ノイズをLLMは「別の正しい言葉」に直していた——ベクトルRAG編
Zenn
ベクトルインデックス構築パイプラインをOCR由来データに対応させ、グラフ・ベクトル両方で検証した結果、グラフ側で1件スコア低下を検出。原因は「取り付けボルト」というOCRノイズをLLMが「取付ボルト」に補正したもので、意味は正しいが元データの表記「取り付けボルト」と異なり、部分一致評価で引っかかった。ベクトル側は同じノイズでも影響なし。
2026/09/03API RAG 中級
Graph RAG の「名寄せ」実装で発覚した設計バグ — スコア低下の中身は精度向上の実例
Zenn
Graph RAG で Symptom ノードの表記ゆれを統制語彙で正規化した結果、Cypher 生成 LLM の問い合わせロジックが崩れた。プロンプト修正後、別の場所に潜んでいたグラフ設計のバグ（Symptom から CAUSED_BY を張ることによる複数設備の原因混入）が発覚。修正後は数値スコアが下がったが、実際には誤った水増しが除去されただけで精度は向上した実測事例。
2026/08/31RAG グラフDB デバッグ
RAG とエージェンティックループで作る「マークダウンチェッカー」— md-checker 実装解説
Zenn
技術ドキュメント内の重複や矛盾を自動検出する md-checker ツールの実装方法を解説。ハイブリッド検索（ベクトル埋め込み + BM25）と Claude のエージェンティックループを組み合わせて、意味的に類似した過去の記載を探索し、主張の矛盾をチェックする仕組みを紹介している。
2026/08/14RAG Agent 開発
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
Qiita
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-Code API RAG
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）
Qiita
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。
2026/05/30API RAG 初心者
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
Zenn
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-Sonnet RAG ビジネス

タグ: RAG

話題の Jev を調べてみた：RAG での活用とローカル実行の可能性

Qiita

TypeSafe AI が開発した Jev は、文章生成ではなく選択肢から確率付きで答えを選ぶ判断特化型 AI モデル。Agentic RAG の構築で LLM の出力ブレやパース失敗を減らし、低レイテンシ・低コストで複数判断を並列処理できる。MCP サーバーや Claude Code との連携も可能。

2026/09/27RAG API MCP

RAG とベクタDB と MCP をつなぐ設計で見えた、実運用の論点まとめ！Claude Code 開発者が押さえておきたい Anthropic ニュース

Qiita

Anthropic 関連のニュースを複数取り上げた索引記事。Claude Opus 5.5 の性能向上、Claude Code による開発フローの変化、RAG・ベクタDB・MCP の実運用課題、Safari の MCP サーバー対応など、デモから本運用への移行で顕在化する論点を整理している。

2026/09/24Claude-Code MCP RAG

OCRの空白ノイズをLLMは「別の正しい言葉」に直していた——ベクトルRAG編

Zenn

ベクトルインデックス構築パイプラインをOCR由来データに対応させ、グラフ・ベクトル両方で検証した結果、グラフ側で1件スコア低下を検出。原因は「取り付けボルト」というOCRノイズをLLMが「取付ボルト」に補正したもので、意味は正しいが元データの表記「取り付けボルト」と異なり、部分一致評価で引っかかった。ベクトル側は同じノイズでも影響なし。

2026/09/03API RAG 中級

Graph RAG の「名寄せ」実装で発覚した設計バグ — スコア低下の中身は精度向上の実例

Zenn

Graph RAG で Symptom ノードの表記ゆれを統制語彙で正規化した結果、Cypher 生成 LLM の問い合わせロジックが崩れた。プロンプト修正後、別の場所に潜んでいたグラフ設計のバグ（Symptom から CAUSED_BY を張ることによる複数設備の原因混入）が発覚。修正後は数値スコアが下がったが、実際には誤った水増しが除去されただけで精度は向上した実測事例。

2026/08/31RAG グラフDB デバッグ

RAG とエージェンティックループで作る「マークダウンチェッカー」— md-checker 実装解説

Zenn

技術ドキュメント内の重複や矛盾を自動検出する md-checker ツールの実装方法を解説。ハイブリッド検索（ベクトル埋め込み + BM25）と Claude のエージェンティックループを組み合わせて、意味的に類似した過去の記載を探索し、主張の矛盾をチェックする仕組みを紹介している。

2026/08/14RAG Agent 開発

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

Qiita

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-Code API RAG

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）

Qiita

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。

2026/05/30API RAG 初心者

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

Zenn

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-Sonnet RAG ビジネス