社内ナレッジRAGが「精度出ない」5つの典型パターン
「RAG入れたが回答が微妙」を、症状別に切り分ける診断マップ。自診断チェックリスト付き。
チャンク戦略を間違えるとRAGは死ぬ：5つの分割方法と選び方
固定長 / セマンティック / 階層 / 文書構造ベース / ハイブリッド。文書タイプ別の最適な選び方。
embedding-vec モデル選定の意外な落とし穴
OpenAI text-embedding-3 / multilingual-e5 / Cohere。日本語性能・コスト・運用面で判断する選定ガイド。
Reranker を入れるとなぜ精度が跳ねるのか、いつ要らないか
クロスエンコーダ Reranker の仕組みと、入れるべき/不要な判断基準を実例で解説。
RAG の評価設計：定性・定量・継続的評価の3層
「動いてるけど良くなってる？」を定量化する評価設計。Eval セット作成からヒューマンインザループまで。
結局のところ、RAGより全文検索＋LLMの方が良かったケース
全部RAGに飛び込む前に立ち止まる。シンプルな全文検索＋LLM が勝つケースとその判断基準。
エージェント型RAG：「考えて検索する」設計
1 回の検索で答えが出ない複雑な質問に、ai 自身が何度も検索を繰り返す Agentic RAG の実装パターン。サブクエリ分割・再ランクループ・ツール選択まで。
コスト最適化：トークン数を半分にする手法
RAG の本番運用で、月 10 万円超えがちなトークン費用を半減する 5 つの手法。プロンプトキャッシング・Reranker・モデル分岐・埋め込みキャッシュ・Streaming。
マルチモーダルRAG：PDF・画像・動画を扱う
テキストだけでなく、図表・画像・動画を含む文書から RAG する実装パターン。claude / GPT-4o の Vision を活用、3 アプローチの使い分け。
評価の自動化：LLMを評価者に使う罠
「LLM as a Judge」は便利だが、罠もある。回答の自動採点を本番運用に組み込む際の注意点と、Position/冗長性/Self bias の対策。
ガードレール：危険な質問を弾く設計
「会社の機密情報を流出させる質問」「pii を引き出す質問」を弾く実装。本番投入の必須要素を 3 層防御で。
本番運用：RAGの監視と改善ループ
本番投入後の 3 ヶ月。フィードバック収集 → 分析 → 改善のサイクルを定常運用に乗せる仕組み。観測指標・週次レビュー・データドリフト検知まで。
まずは、現状を聞かせてください。
要件が固まっていなくて大丈夫です。現状診断と方針提案までを無料でお手伝いします。