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AI(企業向け)

RAG×「クエリリライト・クエリ拡張」設計ガイド【2026年版】——HyDE・Multi-Query・Step-Back Promptingで「ユーザーの曖昧な質問」を検索可能なクエリに変換する前処理パイプライン構築

はじめに——「チャンキングを最適化したのに、検索精度が頭打ち」の原因 RAG(Retrieval-Augmented Generation)の検索精度を上げるために、チャンキング戦略を見直し、ハイブリッド検索を導入し、評価フレームワ...
AI(企業向け)

RAG×「チャンク戦略 2.0」設計ガイド【2026年版】——固定サイズ分割の限界を超える、セマンティックチャンキング・プロポジショナルチャンキング・ドキュメント構造認識分割で日本語社内文書の検索精度を根本から改善する

RAGの精度が伸び悩む最大の原因が、実は「検索アルゴリズム」でも「埋め込みモデル」でもなく、その手前にある「チャンクの切り方」にあることをご存じでしょうか。 多くの社内RAGシステムは、いまだに「512トークンで均等に分割する」とい...
AI(企業向け)

AIガードレール設計・実装ガイド【2026年版】|入出力フィルタリング・PII自動マスキング・有害コンテンツ検出——本番AIシステムに「安全装置」を組み込む実務手順

AIガードレール設計・実装ガイド【2026年版】|入出力フィルタリング・PII自動マスキング・有害コンテンツ検出——本番AIシステムに「安全装置」を組み込む実務手順 目次 はじめに——AIシステムに「ブレーキ」はある...
AI(企業向け)

AIエージェントの「本番投入前テスト」完全ガイド【2026年版】|ハルシネーション検出・権限逸脱テスト・コスト暴走シミュレーション・Human-in-the-Loop設計パターン——「動いたから本番」で事故を起こさないための品質保証フレームワーク

はじめに——「動いたから本番」が最大の事故原因 AIエージェントを構築し、デモで見事に動いた。次のステップは本番投入——多くの企業がこの流れで進んでしまいます。 しかし、AIエージェントのデモ環境での成功と本番環境での信頼性に...
AI(企業向け)

RAGセキュリティ完全ガイド【2026年版】——データポイズニング・間接インジェクション・チャンキング攻撃から社内知識ベースを守る

RAGセキュリティ完全ガイド【2026年版】——データポイズニング・間接インジェクション・チャンキング攻撃から社内知識ベースを守る AI基礎知識 2026.03.05 目次 はじめに——RAGが「攻撃の新...
AI(企業向け)

AIオーケストレーション入門 — 「AIを使う人」から「AIを指揮する人」へ

AIオーケストレーション入門 — 「AIを使う人」から「AIを指揮する人」へ はじめに——AI活用の「次のステージ」が見え始めた 「ChatGPTに質問する」「Copilotにメールの下書きを作らせる」——2026年2...
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