◉GEMINI LABEN
●NANOLITE — Nano Banana 2 Liteが登場しました。Googleで最も速く、最もコスト効率の高いGemini Imageモデルで、軽量な画像生成を安く回したい用途に向いています●OMNIFLASH — Gemini Omni Flashがpublic previewになりました。ネイティブにマルチモーダルなモデルで、企業や開発者が独自の動的な動画ワークフローを構築できます●AGENTS — Managed Agentsが拡張されました。background: trueでサーバー側の非同期実行とポーリング、リモートMCPサーバー連携、対話をまたぐ認証情報のリフレッシュに対応します●MEMORY — Memory BankのIngestEvents APIが一般提供になりました。イベントの取り込みとメモリ生成を分離し、コンテンツを継続的にストリームできます●THROUGHPUT — Provisioned Throughputで、同一モデル・同一リージョンに対して最大7件の保留オーダーを提出できるようになりました●DEPRECATE — 画像生成モデルは8月17日に、Gemini Enterprise Agent PlatformのGrok 4.1系は8月20日に停止される予定です●NANOLITE — Nano Banana 2 Liteが登場しました。Googleで最も速く、最もコスト効率の高いGemini Imageモデルで、軽量な画像生成を安く回したい用途に向いています●OMNIFLASH — Gemini Omni Flashがpublic previewになりました。ネイティブにマルチモーダルなモデルで、企業や開発者が独自の動的な動画ワークフローを構築できます●AGENTS — Managed Agentsが拡張されました。background: trueでサーバー側の非同期実行とポーリング、リモートMCPサーバー連携、対話をまたぐ認証情報のリフレッシュに対応します●MEMORY — Memory BankのIngestEvents APIが一般提供になりました。イベントの取り込みとメモリ生成を分離し、コンテンツを継続的にストリームできます●THROUGHPUT — Provisioned Throughputで、同一モデル・同一リージョンに対して最大7件の保留オーダーを提出できるようになりました●DEPRECATE — 画像生成モデルは8月17日に、Gemini Enterprise Agent PlatformのGrok 4.1系は8月20日に停止される予定です
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◈ Gemini API/2026-05-06上級

Gemini APIでRAG評価フレームワークを構築する：RAGAS・LLM-as-Judge・カスタム指標の統合本番実装マスタークラス

RAGAS・LLM-as-Judge・カスタム評価指標を組み合わせてGemini APIベースのRAGシステムを定量評価するフレームワークの完全実装ガイド。CI/CD組み込みと本番モニタリングまで解説します。

◈ Gemini API/2026-04-30上級

Gemini で組む LLM-as-Judge 評価パイプライン — 本番運用に耐える設計と実装

Gemini 2.5 Pro / 3 Pro を判定者（ジャッジ）として使い、本番品質の LLM 出力評価パイプラインを構築するための実装ガイド。Pointwise / Pairwise 評価・バイアス対策・人手相関の測定・コスト最適化までをコード付きで解説します。

◈ Gemini API/2026-04-22上級

Gemini を使ったアプリで「間違った回答」を静かに検知する — 本番で回す自動評価ループの実装

Gemini を本番サービスで使っていると、時々「これ、間違ってるな」という応答が返ってきます。ユーザーが指摘してくれる前に、こちらで気づきたい。私が自分のサービスで運用している自動評価ループの設計と、本番で静かに回す上で気をつけていることを具体的にまとめます。