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Few-Shot プロンプトを「固定の3例」で書いているうちは精度もコストも頭打ちになります。Gemini Embeddings + ベクター検索で例を動的に選ぶ自己改善型プロンプト設計を、コピペで動くコードと運用ループまで通しで解説します。

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。

ユーザーが元データを削除しても、Gemini で生成した埋め込みやキャッシュにはテキストが残り続けます。生成時に由来を記録する provenance 台帳、シンク別の削除伝播ワーカー、取りこぼしを数える検証スイープまで、削除を派生データに追随させる設計をまとめました。

見た目がほぼ同じ画像を公開前に自動で弾くために、gemini-embedding-2 のマルチモーダル埋め込みで近重複ゲートを作りました。ベクトル化からクラスタリング、公開前ゲートへの組み込みまでの動くコードと、しきい値の決め方や運用で気づいた点をまとめています。

Gemini Embedding と PostgreSQL pgvector で組んだ検索が、運用のうちに静かに精度を落とす理由を整理します。モデル固定・距離演算子の一致・HNSW の再インデックス・フィルタ付き検索の再現率低下まで、本番で踏んだ箇所を実装つきでまとめました。

Firestore のネイティブベクトル検索と Gemini Embeddings で組んだ RAG は、埋め込みモデルの世代交代でベクトル空間がずれ、検索品質が静かに落ちます。ドリフトの検知、無停止の再埋め込み移行、取得コストの抑え方を実装で詰めます。

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 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。

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。

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。