RAG
検索拡張生成の仕組みと、組み込み、ベクトルデータベース、リソートがエンタープライズナレッジベースのQ&Aで果たす役割を説明してください。
RAGは検索拡張生成であり、大規模モデルがメモリに頼るのではなく、外部ソースから証拠を探して回答できるようにします。RAG の基本プロセスと、Embedding・ベクトルデータベース・リランクモデルが知識ベース Q&A でそれぞれ何を担うかを押さえると、チームは検索やスライシングの回り道を避けられます。
Google 開発者ナレッジ API エコシステム公開：文書確認はスクレイピング不要に
Google の Developer Knowledge API エコシステムは 2026 年 10 月 7 日、Google Developers Blog で正式に紹介された。置き換えようとしているのは二つの間に合わせだ。エージェントにウェブページをスクレイピングさせること、そしてモデルの学習デ...
Admin
128 
Crawl4AIは使う価値がある？ウェブをモデルに渡す前に数える三つの勘定
Crawl4AIは、ウェブページを綺麗なMarkdownに変換するオープンソースのPythonライブラリです。大規模モデルにウェブを渡す前の面倒な工程、つまりナビゲーションや広告、スクリプトだらけの生ページを、そのまま検索基盤やプロンプトに入れて枠とノイズを浪費する問題を解決します。この分野で最も注...
Admin
54 
EmbeddingGemma 2 公開：7億4,000万パラメータでマルチモーダル検索をスマホのローカルへ
EmbeddingGemma 2 は、Google DeepMind が2026年10月6日に Google Developers Blogを通じて公開したオープンウェイトのマルチモーダル埋め込みモデルで、Gemma 4 を基盤に構築され、パラメータ数はわずか7億4,000万である。テキスト、画像、...
Admin
114 
Khojはセルフホストする価値がある？個人ナレッジに第二の脳を付ける前に数える三つのコスト
Khojの狙いははっきりしています。パソコンの中に散らばった文書、ノート、ウェブページを、質問すれば自分の資料から答えてくれる個人ナレッジベースに変えることです。GitHubで約3.5万スターを集め、個人知識管理の分野で最も注目されるオープンソースの一つです。ただし人気以上に大事なのは、自分で構築し...
Admin
61 
MarkItDownは使う価値があるか？MicrosoftのオープンソースMarkdown変換ツールと先に知るべき3つの限界
MarkItDownは、Microsoftが公開したオープンソースのファイル変換ツールで、乱雑な文書を大規模言語モデルに読み込ませにくいという実務上の課題を解決するために作られました。PDF、Word、PowerPoint、Excel、画像、音声、HTML、EPub、電子メール、ZIPファイル、さら...
Admin
84 
Tokenizerとは？同じ文でもモデルが変わるとtoken数が違う理由
Tokenizerは、あなたがモデルに送った文が最初に通る部品で、理解を担当するのではなく、分割と番号付けだけを行います。テキストが大規模モデルに入る前に、Tokenizerはそれをtokenに切り分け、語彙表の番号に置き換えます。モデルが実際に読むのは、その番号の列です。ここが分かると、多くの疑問...
Admin
97 
AstaBriefがオープンソース化：Ai2の8Bモデルが引用付き科学レポートを3.5倍速で生成
AstaBrief 8Bは、Ai2（Allen Institute for AI）が2026年10月2日にオープンソース化した科学レポート生成モデルだ。研究課題と検索で得た文献の抜粋を与えると、引用付きのレポートを直接出力する。モデルはAi2の科学研究プラットフォームAstaの「レポート生成」機能で...
Admin
117 
Dify：15 万スターのオープンソース AI アプリ基盤、自前ホスティング前に確認したい 4 つのポイント
Dify は真剣に検討する価値がある。最も向いているのは二つの層だ：バックエンドを一から書かずに実用的な AI アプリ（社内サポート、ナレッジ Q&A、承認アシスタント）を素早く作りたいチームと、データを自社で管理し AI を自社サーバーで動かしたい企業。GitHub で約 15 万スターを集めるオ...
Admin
123