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Gemini API の長期記憶とセッション永続化 — 大規模チャットボットを支える設計パターン
Gemini API で長い会話を扱うチャットボットに必要な、会話メモリの3層アーキテクチャとセッション永続化の設計をまとめました。Redis / Cloudflare KV での実装、トークン予算制御、ファクト抽出、障害復旧まで本番前提のコードで解説します。
Gemini API × Apps Script で Gmail・Calendar・Drive を横断する全自動 AI ワークフロー構築ガイド
Gemini API と Google Apps Script を組み合わせ、Gmail の自動トリアージ、Calendar の予定提案、Drive の文書要約を一本のワークフローに統合する上級実装ガイドです。
Gemini API × Supabase フルスタックAIアプリ本番開発ガイド
Gemini API と Supabase で本番レベルのフルスタックAIアプリを構築する実践ガイド。認証・pgvector・Edge Functions・RLS・コスト管理に加え、ドキュメント12万件で再現率が落ちた pgvector の張り替えや service_role の RLS 素通りなど、運用して初めて分かった調整ポイントまで踏み込みます。
Gemini API × Python Flaskで作るAI文書要約Webアプリ — 実践チュートリアル
Gemini API と Python Flask で、テキストや PDF を自動要約する Web アプリを作るチュートリアルです。アプリ全体の設計、API 連携モジュール、PDF テキスト抽出の実装からデプロイまで、要約プロンプトの工夫も含めて手順どおりに進められます。
Gemini API で実現するマルチモーダル文書解析システム — 画像・PDF・動画を統合処理する実践アーキテクチャ
Gemini API のマルチモーダル機能を活用し、画像・PDF・動画を統合的に解析するシステムの設計と実装を解説。ファイルアップロードから構造化データ抽出、バッチ処理パイプラインの構築まで実践的にカバーします。
Gemini API で文書要約・議事録生成を自動化する
Gemini API を使って文書要約や議事録の自動生成を行う方法を、Python コード例付きで解説します。長文テキスト・PDF・音声ファイルの要約テクニックから、Google ドキュメントへの自動出力まで実践的に紹介します。
Lyria 3 Pro API 実装ガイド — テキスト・画像からプロ品質のフルレングス楽曲を生成する
Google DeepMindのLyria 3 Proを使い、テキストや画像からフルレングス楽曲を生成する方法を完全解説。Clip/Pro/RealTimeの使い分け、Interactions API、プロンプト設計、収益化まで。
TurboQuantをRAG・ベクトル検索に応用する — KVキャッシュ圧縮技術の新しい活用法
Google TurboQuantの圧縮技術はLLM推論だけでなく、RAGパイプラインのベクトルデータベースにも応用可能です。埋め込みベクトルの圧縮によるメモリ効率化、検索速度向上、大規模RAGシステムへの実装アプローチを解説します。
Gemini 3.1 Flash 高速推論APIの実装テクニック — ストリーミング・Function Calling・バッチ処理の最適化
Gemini 3.1 Flash の内部アーキテクチャと高速推論の仕組みを技術的に解説。ストリーミング・Function Calling・バッチ処理の実装パターン、Pro モデルとのコスト・性能比較に基づくモデル選定戦略まで、本番運用に必須の実践テクニックを習得できます。
Gemini API × Flutter で AI チャットアプリを個人開発で運用するノート — iOS / Android 同時リリースで踏んだ設計と落とし穴
Flutter で iOS / Android を同時にリリースしている個人開発アプリに Gemini API を組み込んで運用してみた実装ノートです。AdMob 併用で eCPM とトークンコストのバランスを取る設計、ストリーミング切断・Firestore コスト・Cold Start などの実測値と対処を、コード例と数値付きで整理しました。
Gemini API で PDF を解析・要約する — Python で始めるドキュメント AI
Gemini API を使って PDF ファイルのテキスト抽出・要約・質問応答を Python で実装する方法を解説。File API のアップロードからマルチモーダル処理まで、初心者にもわかりやすいステップバイステップガイドです。
Gemini × LlamaIndex で構築する RAG エージェント — ドキュメント検索からマルチステップ推論まで
Gemini API と LlamaIndex で高精度な RAG エージェントを構築する実践ガイド。チャンクサイズの実測比較、ハイブリッド検索とリランクの完全実装、評価ループ、そして更新と削除に追随する差分同期まで踏み込みます。