AI・機械学習 2026年6月6日 18:03 Embedding本番運用2年で後悔したのはモデル選びじゃなかった話【2026年】 RAGを本番投入して気づいた現実——モデル選定より「チャンキング設計」と「インデックス更新」で詰まる時間のほうが圧倒的に長かった。同じ経験をした方に届けたい、運用2年分の失敗と現実解。
AI・機械学習 2026年6月1日 12:05 LLMエージェント本番2年で踏んだ地雷と、2026年のリアルなアーキテクチャ 「これで全部解決する」と思って本番投入したら現実は甘くなかった。7本のエージェントを2年稼働させて見えてきた、マルチエージェント・メモリ・コスト管理の実践的な知見をまとめました。
AI・機械学習 2026年5月9日 06:02 ベクトルDB本番1年で学んだ、Embedding戦略の地味で重い落とし穴 Pinecone本番運用で検索精度が急落。次元数・更新戦略・コスト最適化の失敗談と解決方法を、実例データとともに解説します。
AI・機械学習 2026年5月7日 18:03 AIエージェント本番運用6ヶ月で火を噴いた話｜マルチエージェント設計の失敗と今の構成 「エージェントが無限ループする」「コストが読めない」——本番投入から6ヶ月、痛い目を見続けて気づいたLangGraph・AutoGen・CrewAIの選び方と設計の落とし穴をまとめました。
AI・機械学習 2026年5月5日 12:04 LoRAファインチューニングを本番投入して6ヶ月——失敗だらけで学んだQLoRA・DoRA・学習率の現実 「サクッとドメイン特化LLMが作れる」と思ったら泥沼に。rank設定ミス・損失発散・VRAM溢れを全部踏んだ6ヶ月の実録。同じ失敗を繰り返さないための知見をまとめました。
AI・機械学習 2026年4月20日 18:02 AIエージェント開発で痛い目を見た話｜2026年の実装課題と解決策 ChatGPTとは全く違うAIエージェント開発。LangChain、CrewAI、Anthropic Agentsを実際に試した結果とフレームワーク選定の失敗談を共有します。