Geminiで作る出典付きRAG ― ハルシネーションを止める引用生成と検証パイプラインの設計
Gemini API を使った RAG に「信頼できる出典」を組み込むための実装パターンを、構造化出力・検証アルゴリズム・UI 表示まで通しで解説します。ハルシネーションを定量的に検出する仕組みも含めて、本番投入できる形で紹介します。
取り込んだのに一度も引かれない資料 — File Search ストアを引用ログで棚卸しする隔離つき剪定設計
File Search ストアに積んだドキュメントの多くは一度も引用されないまま費用と検索精度を蝕みます。grounding metadata から引用ログを取り、一度も引かれない資料を隔離期間つきで安全に剪定する運用設計を、動くコードとともに解説します。
url_context が取得に失敗しても答えは返ってくる — 取得ステータスを検証してから通すゲート設計
url_context ツールは対象URLの取得に失敗しても、それらしい回答を返します。url_context_metadata の取得ステータスを読み、根拠URLが実際に読めた時だけ答えを確定する検証ゲートと、失敗時のフォールバックを実装します。
Gemini エージェントに3つのツール経路を持たせたら、間違った経路を静かに選んでいたとき
Function Calling・Code Execution・Grounding を1つのエージェントに載せると、モデルが間違った経路を選んでも出力はもっともらしいまま返ります。経路選択を計測し、フェーズ分離と検証ゲートで矯正する運用設計を、動くコードでまとめました。
File Searchの回答に「何ページの、どの図か」まで添える ― 視覚引用メタデータで出典を検証可能にする
File Search の grounding metadata に media_id と page_numbers が加わり、回答のどの一文がどのページ・どの図に基づくのかを辿れるようになりました。PDFと画像を混ぜた参照データで、検証可能な引用UIを組み立てるまでを実装で整理します。
Gemini の Maps Grounding が本番で静かに外れるとき — アトリビューション義務・課金の境界・不発時のフォールバックの運用メモ
Gemini の Grounding with Google Maps を本番に載せた後で効いてくる落とし穴を運用視点でまとめます。グラウンディングの不発検知、アトリビューション表示の義務、課金が発生する境界、鮮度のずれに備えるフォールバックの実装です。
Gemini API Grounding × Structured Output — Web検索結果をJSON構造化データに変換する
Gemini APIのGrounding with Google SearchとStructured Outputを組み合わせ、リアルタイムWeb情報を型安全なJSONデータとして抽出する実装パターンを解説。
Gemini API の Google Maps グラウンディングで位置情報AIを作る — 料金とソース表示の義務を踏まえた実装メモ
Gemini API の Google Maps グラウンディングで「近くのおすすめ」を提案する機能を実装した運用メモです。緯度経度を渡す最小実装、義務である出典表示への対応、$25/1K の課金を踏まえ地理的な意図のときだけツールを有効化する設計を解説します。
Gemini File Search API — RAGなしで自社データに基づくAI応答を構築する
ベクトル DB や RAG パイプラインを組まずに自社ドキュメントへのグラウンディングを実現する Gemini File Search API の解説です。アーキテクチャの仕組み、Python と Node.js の本番実装、コスト最適化、社内ナレッジベースへの応用まで扱います。
Google Personal Intelligence × Gemini API — パーソナライズされた AI 体験を構築する
Google が全米展開した Personal Intelligence を Gemini API と統合し、ユーザーの Gmail、Google Photos、カレンダーなどのデータに基づくパーソナライズされた AI 体験を構築する方法を解説。
Grounding with Google Search — Geminiの検索連携で回答精度を上げる
Gemini APIのGrounding with Google Search機能を使って、最新情報に基づいた正確な回答を生成する方法を詳しく解説。Dynamic Retrieval、ソース引用、コスト管理まで実践的にカバーします。