OTSUMU KNOWLEDGE

検索・RAG.

知ることを、事業を動かす力へ。
検証・開発・運用の現場で使える知識を集めました。

9件のナレッジ

ナレッジベースとは、社内外の知識や手順、よくある質問と回答を、探して使える形に整理して蓄積したデータベースです。構成要素、AIチャットボットとの組み合わせ方、運用のコツを…

チャンクとは、長い文書を検索やAI処理に適した大きさに分割したまとまりのことです。RAGにおけるチャンク分割の役割、代表的な分け方、文書の種類別の工夫と失敗例を解説します。

埋め込み（エンベディング）とは、文章や画像などの意味を数値の並び（ベクトル）に変換する技術です。仕組み、RAGや検索での使い方、モデル選びや運用の注意点を解説します。

グラウンディングとは、生成AIの回答を、検索結果や社内文書などの根拠となる情報に結びつけ、事実に基づいた出力にする考え方と仕組みです。RAGとの関係や実装のポイントを解説しま…

ハイブリッド検索とは、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせ、両者の長所を生かして検索精度を高める手法です。仕組み、結果の統合方法、RAGでの使い方と調整のポイントを解説…

リランキングとは、一度検索で取り出した候補を、より精密な方法で評価し直して並べ替える処理です。仕組み、RAGでの役割、導入の手順と速度・費用とのバランスの取り方を解説します…

セマンティック検索とは、言葉の一致ではなく、検索者の意図や文章の意味をとらえて情報を探す検索の考え方です。仕組み、キーワード検索との違い、社内検索やRAGでの活用と注意点を…

ベクトルデータベースとは、埋め込み（ベクトル）を保存し、意味の近いデータを高速に検索できるデータベースです。仕組み、通常のデータベースとの違い、RAGでの使い方と選定の観点…

ベクトル検索とは、文章や画像を数値ベクトルに変換し、意味の近さで情報を探す検索方法です。仕組み、キーワード検索との違い、RAGでの使い方と精度を上げる工夫を解説します。

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