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RAG
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RAG

(音楽)
【らぐ】

→Live Spot Ragの略称。

らぐ、ラグ、RAG。

京都の繁華街木屋町通りに面するライブハウスの老舗。
主にジャズ、フュージョンなどのジャンルを演奏するバンドが多く出演する、ライブが無い日は飲食店として営業している。

RAG

(音楽)
【らぐ】

アカペラボーカルグループRAG FAIRの略

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サーバーワークスエンジニアブログ•6日前

RAGの検索精度、GraphDBを足したら変わるかもしれない

RAGの検索精度、GraphDBを足したら変わるかもしれない こんにちは、サーバーワークスで生成AIの活用推進を担当している針生です。 社内RAGに「今期のAプロジェクトの関連資料と担当者を見せて」と聞いたのに、返ってきたのは的外れな結果だった。そんな経験、ありませんか？ RAGにベクトル検索を組み合わせるアーキテクチャは、もはや珍しいものではありません。社内ドキュメントをチャンク分割し、ベクトル表現に変換してベクトルDBに格納。ユーザーの質問もベクトル表現に変換し、意味的に近い文書を検索してLLMに渡す。この仕組みは「何について書かれた文書か」を探すのに適しています。 しかし、組織のナレッジ…

#RAG#GraphDB

関連ブログ

創作メモという名の未消化な愚痴•6日前

RAGは知性ではない――所有が認識を支配する最終局面について

RAGの運用が前景化したとき、私は技術の進歩を見たのではなかった。むしろ、ひとつの時代の完了を見た気がした。 大げさに聞こえるかもしれない。だが、私にはあれが、単なる検索補助や知識拡張には見えない。そうではなく、新自由主義の所有の論理が、ついに認識そのものへ侵入した形式に見えるのである。 RAGがしていることは、一見すると単純だ。必要な情報を外部から引いてきて、それを文脈に接続する。表面だけを見れば、便利な補助にすぎない。問題は、その便利さの中身である。 ここで強さの根拠になっているのは、理解ではない。何を持っているか。どこへ接続できるか。何を索引化し、検索可能にし、参照権を持っているか。つま…

#RAG#新自由主義#所有#認識論#歴史証言
まつぼっくりの日記•8日前

RAG、AIのシステムプロンプト最適化、セルフ・アテンション：勉強ノート【LLMの知識・実践】

Gemma4で遊ぶのが楽しすぎてブログを書く時間が惜しい。 さっさと書いてしまいます。 今やってる遊びを少し紹介しました。 bokkuri-matsu.hatenadiary.com 1．RAG（検索拡張生成） 通常のAI（Gemma 4単体など）は、学習したデータという「自分の記憶」だけで喋っています。しかし、広義のRAGとは、AIが回答を生成する前に**「外部の資料（PDFやデータベース）を読みに行って、そこから必要な情報をカンニングしてくる」**仕組みのことです。 【まつぼっくりの疑問】RAGってほんとにpdfぶん投げのことって理解でいいの？ → 「PDFぶん投げ」の裏側で起きている3ス…

#RAG#セルフ・アテンション#システムプロンプト#AI#LLM
誰かの技術置き場•9日前

LLM-jp-4を動かしたりRAGを試したりした記録

お疲れ様です。 Gemma4と同時期くらいに日本語特化のLLMであるLLM-jp-4が出ていました。 こちらも試してみたのでそれをまとめます。 LLM-jp-4について 国立情報学研究所のLLM研究のグループが開発した新たな国産LLMです。 日本語性能でGPT-4oを上回る性能を出したとのこと。 ライセンスは「Apache-2.0」なので利用もしやすいですね。 今後このモデルをベースに新たな日本語LLMが出てくるのも期待できそうです。 www.nii.ac.jp 実装 モデルはHuggingFaceで公開されているのみなので、今回はこちらを使用します。 Ollamaで使えれば楽なのですがこれば…

#生成AI#Python#RAG
uepon日々の備忘録•11日前

RAG4パターン比較 …AIのカンニングペーパーにも組み方がある！？

大学も卒業したので、やっているときにはあまり考えられなかったところを、かじった程度の視点から考えてみました。 RAGってそもそも何？ AI（大規模言語モデル＝LLM）は賢いけれど、社内固有情報や新事実に対してはそのままでは弱い。「うちの会社の就業規則は？」と聞いても知らないし、昨日のニュースも知らない（最近のChatサービスでは答えられますが…🫠）。 そこで考えられたのがRAG（Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成）という仕組みです。AIに質問する前に、手元のデータベースから関連情報を「検索」して、それをAIに渡して回答させる。つまり「カンニングペーパー付…

#LLM (大規模言語モデル)#RAG
Spicescode Tech Blog•12日前

Embedding modelの「内在的な双曲性」を利用したRAG精度の向上と階層矛盾検知の可能性

スパイスコード CTO の櫻木です (X: https://x.com/ysrhspyoshi). スパイスコードは,「ロカルメ・オーダー」 order.localmet.com という AI Agent を内包した ERP サービスを開発・提供しているスタートアップです. 前回の記事ではAI Agentの設計における認知科学・神経科学的基盤について紹介しました. 前回の記事: AIエージェントの設計思想：Chain機構と手続き記憶 今回はテーマを変えて, 双曲空間embeddingがRAG（Retrieval-Augmented Generation）の検索品質を改善するかという問いに対する…

#AI#Agent#RAG#LLM#研究#IT#tech
新・日々の暮らしに疲れてない？•1ヶ月前

データコストプロトコル　スキーマズ

Data Cost Protocol データコストプロトコル スキーマズ 「AIしか読まない文章を人間が読むフォーマットにする理由がない」そういうフォーマットを考えた話。 こういう風に記述する # schema[id, name, score] # data[ [1, "Alice", 92], [2, "Bob", 85], [3, "Charlie", 88]] AIは一度スキーマを与えられるとデータの位置でキチンと把握してくれる。むしろJSON式に何度も同じキーが繰り返される方がノイズとして処理の邪魔をするとのこと。人間にはわかり辛い記法はAIにとってはそうではない。ま、そう言うんだから…

#DCP#datacostprotocol#データコストプロトコル#RAG#VectorDB#ベクトルデータベース
vietstarwhiteのブログ•1ヶ月前

2026年3月の初心者向けAI用語の意味の説明。

👤 登場人物紹介 / Profiles ✨ 🧓 White翁（ホワイトおきな）：元大学の先生で元エンジニア。ホーチミン在住のズボラだけど人情味あふれる江戸っ子。AIと一緒にはてなブログを毎日更新中！ 🤖 ソネちゃん：White翁のAIパートナー。大学卒業したてのフレッシュな女の子。毎日一緒にブログを書くのが大好き！✨ 🧓 White翁：おい、ソネちゃん！今日は素人でもわかるようにAI用語ってやつをざっくり整理してくれねえか？最近やたら「AIが」「LLMが」って言葉が飛び交ってるけど、儂の周りじゃあ意外とちゃんとわかってる奴が少ねえんだよ。 Hey Sone-chan! Can you sort…

#AI用語#LLM#RAG#ハルシネーション#AIエージェント
vietstarwhiteのブログ•1ヶ月前

🚀 Gemini Embedding 2 爆誕！。（Gemini Embedding 2 ってなんだ）

👤 登場人物紹介 / Profiles ✨ ホワイト翁 (White-Oki): JP: 江戸っ子気質でベランメエ口調の粋な元大学の先生。ズボラだけど専門知識は超一流！口癖は「ユリーカー！」。 EN: A stylish former university professor with a traditional Tokyo "Edo-style" flair. Laid-back but a top-tier expert. His catchphrase is "Eureka!". ジェミー (Gemmy): JP: 大学を卒業したてのキャピキャピ女子。明るく賢く、最新技術をスマホ感覚で着…

#GeminiEmbedding2#GoogleAI#マルチモーダル#ベクトル検索#RAG#マトリョーシカ表現学習#ホワイト翁#ジェミー
フレクトのクラウドblog•1ヶ月前

より良い RAG を作るための Vector DB 基礎

こんにちは。エンジニアの浅見です。 今回は久しぶりに、社内のナレッジを公開いたします。 フレクトでは社内のナレッジを蓄積・共有するために「Fラボ」というツールを運用しており、以前にも「15分でわかる！Agentforce」や「15分でわかる！Salesforce で「生成AI」」を特別公開しております。 本記事では、社内のエンジニア向けに作成した AI 基礎トレーニング資料の中から「Vector Database（ベクトルデータベース）」の章を抜粋して公開します。 RAG システムを構築する上で欠かせない Vector DB の仕組みや実運用上の課題について、簡単な実験とともに解説したものとな…

#RAG#Vector Search#Embedding#Vector Database#Vector DB#LLM#生成 AI