Gemini Embedding モデルを切り替える日：無停止リインデックスの設計
埋め込みモデルを新しくすると、過去に作った全ベクトルが使えなくなります。サービスを止めずに数十万件のベクトルを作り直す二重インデックス方式を、再開可能な再生成ジョブとクエリ側の抽象化層のコード付きで設計します。
Gemini API Embedding で詰まった3か所 — 壁紙アプリのカテゴリ自動分類で踏んだエラーと対処
Gemini API の Embedding をカテゴリ自動分類に組み込んで踏んだ INVALID_ARGUMENT・429・精度不足の3点を、次元の固定・切り詰め後の正規化・チェックポイント付きバッチ・recall@5 の計測台という形で整理した記録です。
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 RAGの選び方 2026 — シンプル・Advanced・Agenticの3パターンを実装で比べた
Gemini API による RAG 実装をシンプル・Advanced・Agentic の3パターンに分けて実コードで比較しました。それぞれの精度と実装コストのトレードオフ、ユースケース別の選択基準、まずシンプル RAG を計測してから広げる進め方を提案します。
Gemini API × Cloudflare Vectorize で完全エッジ RAG を構築する — 低レイテンシ・低コスト・グローバル配信の本番設計
Gemini Embedding と Cloudflare Vectorize を組み合わせ、Workers ランタイム上で完結する低レイテンシ・低コストの本番エッジ RAG を実装します。サブリクエスト制限の回避、リトライ、フォールバック、コスト試算まで踏み込みます。
Gemini API で構築する GraphRAG — 知識グラフ × ベクトル検索の本番ハイブリッド RAG
ベクトル検索だけでは答えられない関係性を辿る質問のために、Gemini で知識グラフを抽出しベクトル検索と組み合わせる GraphRAG を構築します。グラフ抽出、並列構築、質問の分岐、コンテキスト統合、本番で詰まる5つの落とし穴まで動くコードで解説します。
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。
Gemini Embeddings × リランカーで本番RAGの精度を底上げする — Vertex AI Ranking と LLM-as-judge の使い分け
Embeddings だけでは取りこぼす「上位3件は当たり前に合うのに5件目以降に正解が埋もれる」問題を、Vertex AI Ranking API と Gemini を使ったリランカーで解決する本番アーキテクチャを実装コード付きで解説します。
Gemini API × sqlite-vec で作る超軽量 RAG — 個人開発向けの本番設計と運用パターン
個人開発で RAG を動かしたいけれど、Pinecone の月額や Qdrant のメモリ要件で手が止まっている方向けの実装ガイドです。Gemini の埋め込み API と sqlite-vec を組み合わせて、サーバー1台で動く検索可能なノート基盤を本番品質で組み上げるまでを、コード付きで解説します。
Gemma 4 で RAG システムを構築する——ローカルLLMとベクトル検索を組み合わせた実践アーキテクチャ
Gemma 4 の256Kコンテキストと Apache 2.0 ライセンスを活用した RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの設計・実装ガイド。ChromaDB、pgvector との統合、チャンキング戦略、プロダクション最適化まで完全解説。
Gemini API Embedding × ベクトルDB完全比較: Pinecone・Qdrant・pgvector・Cloud Spannerを本番で使い分けるガイド
Gemini text-embedding-004でPinecone・Qdrant・pgvector・Cloud Spanner Vectorを実測比較。コスト・レイテンシ・実装難易度を完全網羅した本番ベクトルDB選択ガイド。
Gemma4 API活用法：Gemini APIとのハイブリッド開発でコストを最適化する
Gemma4 と Gemini API のハイブリッド構成でコストを最適化する開発パターンを解説します。Vertex AI でのセットアップ、Function Calling による構造化データ抽出、ファインチューニング、RAG パイプライン構築、移行コストシミュレーションまで扱います。