RAG

AI(企業向け)

AIエージェントの「埋め込みベクトル漏洩・反転攻撃(Embedding Inversion Attack)」対策ガイド【2026年版】——RAGのベクトルDBから元テキスト・PII・社内機密を復元される手口と、ノイズ注入・次元削減・差分プライバシー・アクセス制御による多層防御設計

RAG(Retrieval-Augmented Generation)を構築する際、社内文書やマニュアル、顧客データを「埋め込みベクトル(Embedding Vector)」に変換し、Pinecone・Qdrant・Weaviate・pg...
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)

AIエージェントの「タイミング攻撃・サイドチャネル攻撃」対策ガイド【2026年版】——応答時間・トークン消費パターン・キャッシュヒット率から内部情報を逆算する手口と、定数時間応答・ノイズ注入・レート制限による防御設計

はじめに——「攻撃者は応答そのものを読んでいない」 従来のAIセキュリティ対策は、「AIに何を入力させないか」「AIが何を出力するか」に注目してきました。プロンプトインジェクション、データ漏洩、サプライチェーン攻撃——これらはすべて...
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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...
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RAG×ハイブリッド検索 設計ガイド【2026年版】——BM25・Dense・Sparse・Late Interactionで日本語社内文書の検索精度を上げる実装差別化ポイント

「社内のRAGシステムを入れたのに、製品型番やエラーコードで検索すると全然ヒットしない」——こんな声を、RAGを導入した企業からよく聞きます。 その原因は多くの場合、ベクトル検索だけに頼っているアーキテクチャにあります。Dense検...
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RAG×「評価駆動開発(Eval-Driven Development)」完全ガイド【2026年版】——Ragas・DeepEval・TruLensで「とりあえず動くRAG」から「精度を継続的に改善できるRAG」に引き上げる指標設計・ゴールデンデータセット構築・CI/CD組み込み

社内文書検索、カスタマーサポート、FAQ自動応答——RAG(Retrieval-Augmented Generation)を使ったPoCを立ち上げた企業は多いでしょう。しかし、実際に運用を始めると必ず出てくるのが次のような声です。 ...
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RAG×「マルチモーダル検索」構築ガイド【2026年版】——テキストだけでなく社内の画像・PDF図面・スライド・動画キャプションをベクトル化して横断検索する「見えるRAG」の設計と実装

はじめに——「テキストしか検索できないRAG」の限界 「RAGを導入したのに、図面やスライドの中身が検索に引っかからない」——こんな悩みを抱えていませんか? 2026年現在、多くの企業がRAG(検索拡張生成)を導入し、社内ドキ...
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ローカルLLM×「社内チャットボット」本番運用ガイド【2026年版】——Ollama+Dify/Open WebUIで構築したRAGチャットボットを「PoC」から「毎日全員が使う業務ツール」に昇格させるための可用性・同時接続・バックアップ・更新運用設計

はじめに——「PoCまでは動いた。でも全社展開できない」 Ollama+Dify(またはOpen WebUI)でRAGチャットボットを構築し、社内の数名で試してみた。回答精度もそこそこ出ている。「これは使える」と手応えを感じた——し...
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AIエージェントの「マルチテナント分離」設計ガイド【2026年版】——複数クライアント・複数部署のデータを1つのAIシステムで扱うときの情報漏洩防止アーキテクチャ

はじめに——「1つのAI、複数のお客様」は情報漏洩の温床 AIチャットボットやRAG(検索拡張生成)を自社サービスとして提供する中小企業が増えています。しかし、1つのAIシステムを複数の顧客や部署で共有する「マルチテナント」構成には...
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AIエージェントの「メモリ汚染」攻撃対策ガイド【2026年版】——長期記憶・ベクトルDB・会話履歴を守る防御設計

はじめに——あなたのAIエージェント、昨日と「同じ人格」で動いていますか? AIエージェントが長期間にわたって稼働し、過去の会話やタスク履歴を「記憶」として蓄積する時代が本格的に到来しました。LangChain、LlamaIndex...
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