Next.js 15 App Router × Gemini API フルスタック本番構築
Next.js 15 App RouterとGemini APIを組み合わせたフルスタックAIアプリを本番レベルで構築する完全ガイド。Server Actions、Streaming、RAG、認証・レート制限まで徹底解説します。
Gemini Embedding API × Pinecone でRAGシステムを本番構築する
Gemini Embedding APIとPineconeを組み合わせてRAGシステムを構築する手順を解説。インデックス設計からクエリ最適化、本番運用のコスト管理まで実践的なPythonコードで学べます。
Firebase Genkit × Gemini API 本番運用ノート — 個人開発アプリで動かして気づいた設計と落とし穴
Firebase Genkit と Gemini API を個人開発アプリのレビュー要約バックエンドで 1 ヶ月動かした運用ノート。Flow / Tool の設計、Cloud Functions と Cloud Run の使い分け、コストとレイテンシの実測値、公式にない 7 つの落とし穴をまとめました。
Gemini APIマルチモーダルRAGパイプライン構築ガイド — 画像・PDF・動画を横断検索するAIシステムの設計と実装
Gemini 2.5 Pro でテキスト・画像・PDF・動画を横断検索する RAG パイプラインを設計します。ドキュメント処理、Embeddings API によるベクトル化、ベクトルストアと検索エンジン、クエリエンジンの実装から本番のコスト最適化まで体系的に解説します。
Gemini Embeddings API で構築する本番環境セマンティック検索システム — 設計・実装・運用の全工程
Gemini Embeddings API によるセマンティック検索システムを設計から本番運用まで通しで構築します。text-embedding-004 の特性、ベクトル DB の選定、リランキングによる精度向上、レコメンドエンジン、コスト最適化とモニタリングを実践コードで解説します。
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 × 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。
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。
Gemini × LangChain 統合ガイド — RAG・チェーン・エージェントの構築
LangChain で Gemini モデルを使う完全ガイド。ChatGoogleGenerativeAI の設定、プロンプトチェーン、RAG パイプライン（ChromaDB + Gemini embeddings）、ReAct エージェントの構築まで。
Gemini 1Mトークン長文コンテキスト — 大規模ドキュメント処理の実装パターン
Gemini 2.5 Proの100万トークンコンテキストを最大活用するための実装戦略。コンテキストキャッシュ、チャンク処理、RAG比較、コスト最適化まで。PDFコーパス・コードベース分析の実装例付き。
Geminiで構築するマルチモーダルRAGシステム：画像・動画・テキストの統合処理
Gemini のマルチモーダル機能で画像・動画・テキストを統合した RAG システムを構築する方法をまとめました。統一された埋め込み空間の設計、動画の時間軸に沿った情報抽出、マルチモーダルクエリの検索戦略、本番環境での考慮事項まで順番に解説します。
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。