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RAG本番2年半で気づいた「惜しい検索」を消す7つの工夫

LLMに最新データを足しても精度が上がらないのはなぜか。本番で何度も失敗した経験から、検索精度を決める7つの要素とうちの実装順序を全部公開します。

本番運用で痛い目を見たAIエージェント開発の実体験。プロンプト忘却、メモリ管理地獄、マルチエージェント調整の落とし穴を具体例とともに解説。

推薦システムにAI倫理体制を導入して1年。バイアス検出・説明可能性・監査設計で実際に直面した落とし穴と、チームで決めた実装パターンをお話しします。

「簡単だ」と思って導入したら、メモリ管理から品質管理まで次々と問題が。チームで痛い目を見た工夫と失敗をぶっちゃけます。

「全然答えてくれない」「的外れな回答ばかり」——RAG導入初期に同じ経験しませんでしたか？本番2年半の試行錯誤から、チャンキング・リランキング・GraphRAGまで実感を共有します。

AIエージェントを本番投入して6ヶ月。コンテキスト爆発、無限ループ、マルチエージェント調停で何度も失敗した実装記録。実際に効いた設計パターンと2026年に向けた課題をまとめました。

「なんでこの文書を拾ってこないの」「遅い」——RAGあるあるで困った経験ありませんか？2年の本番運用で辿り着いたHyDE・Rerank・Agentic RAGの実装パターンを正直に共有します。

月300万超のAPI費用とセキュリティ問題が重なり、ローカルLLM本番移行を決断。vLLM・llama.cppで実際に踏んだ量子化の落とし穴やマルチGPU構成のトラブルを赤裸々に共有します。

「ドキュメント入れれば賢くなる」と思ってた時期が私にもありました。月間数万クエリをさばくまでに試行錯誤したチャンキング設計やハイブリッド検索の実践知見をまとめています。

「プロンプトってセンスじゃないですか？」と後輩に言われてムッとした話から始まります。本番LLM運用で実際に壊れたケース、コストが半減した改善例など、教科書には載っていない実践知見をまとめました。

Ollama 0.6系・llama.cpp最新版でローカルLLMを本番構築する手順を徹底解説。GPU選定・RAG統合・API化まで網羅。今すぐ構築を始めよう。

Qdrant・Weaviate・pgvectorなど主要ベクトルDBとマルチモーダルEmbeddingを徹底比較。RAG・AIエージェント構築の最適解を今すぐ確認。