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RAG

36 記事

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。

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。

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 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。

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 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。

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。

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 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 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。

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。