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タグ: #検索エンジニアリング

2026年5月2日·46 views·しんたろー

【2026年版】RAG精度を爆上げする7つのステップ｜MarkItDownから評価手法まで網羅

RAG（検索拡張生成）を導入したものの、期待したほど精度が出ないという悩みを抱えている人は多い。結論から言うと、RAGの精度問題の8割は検索品質と評価の不在に起因する。どれほど優秀なLLMを使っても、渡されるコンテキストが不適切であれば、回答も不適切になる。これをガベージイン・ガベージアウトと呼ぶ。この記事では、RAG精度向上のための黄金ルートを7つのステップで解説する。

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#AI活用 #RAG #LLM #Python #検索エンジニアリング #開発効率化

2026年4月11日·113 views·しんたろー

【2026年版】RAG精度を劇的に変える10の技術｜1人開発者が実践するAI検索戦略

RAGの精度が上がらなくて悩む人は多い。結論から言うと、原因は検索パイプラインの固定化にある。質問を受け取り、ベクトル検索をして、上位の情報をAIに渡す。この単一のフローに頼っている限り、複雑な質問には答えられない。今回は、RAGの精度を劇的に改善する実践的な技術を10個に絞って解説する。これを読めば、自分のAIアプリの検索精度を一段階引き上げられる。

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#AI活用 #RAG #LLM #検索エンジニアリング #業務効率化 #技術Tips

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