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◈ Gemini API/2026-06-19上級
pgvector のセマンティック検索が半年で「鈍く」なるとき — Gemini エンベディングの再現率を守る運用メモ
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。
⬡ Gemini 応用/2026-04-14上級
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/2026-04-14上級
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。
⟐ Gemini 開発/2026-03-28上級
Gemini API × Supabase フルスタックAIアプリ本番開発ガイド
Gemini API と Supabase で本番レベルのフルスタックAIアプリを構築する実践ガイド。認証・pgvector・Edge Functions・RLS・コスト管理に加え、ドキュメント12万件で再現率が落ちた pgvector の張り替えや service_role の RLS 素通りなど、運用して初めて分かった調整ポイントまで踏み込みます。