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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 59 件
文書 AI / OCR 2026 — Mistral OCR / Marker / Surya / LlamaParse / Docling / OlmoOCR 徹底ガイド
2026 年の文書 AI はもう「Tesseract でテキストを取り出す」ではない。Mistral OCR(2025 年 3 月)などの専用 API、Marker / Surya / Docling / OlmoOCR などのオープンソース PDF-to-Markdown エンジン、LayoutLMv3・Donut のような事前学習済みドキュメントモデル、Pixtral 12B・Florence-2 のようなマルチモーダル LLM が
2026-05-15 · 30 分で読めます #ocr#document-ai#pdf#mistral-ocr#markerベクトルDB地形図 2026 — Pinecone Serverless・Turbopuffer・pgvectorscale・Qdrant・Weaviate・Vespaを一枚にまとめるディープダイブ
2024年に書いた「ベクトルDB比較」記事はすでに古い。Pinecone Serverlessの価格崩壊、TurbopufferがS3上に乗せた2.5兆ベクトル、pgvectorscaleのStreamingDiskANN、QdrantのRocksDB除去、WeaviateのColBERTマルチベクトル、Milvus 2.6のGPUインデックス、SpotifyでVespaが回している実時間ハイブリッド、DuckDB VSSの登場、Lan
2026-05-14 · 23 分で読めます #vector-database#pinecone#turbopuffer#pgvector#qdrantElasticsearch と OpenSearch、Lucene の内部 — Inverted Index、BM25、Sharding、Vector Search、Hybrid RAG まで (2025)
検索はなぜ難しいのか?Lucene の Segment と Merge、Inverted Index の数学、BM25 が TF-IDF をどう超えたか、primary/replica shard と routing、Ingest パイプライン、Query DSL の迷宮、kNN と HNSW、2021 年の Elastic vs AWS ライセンス戦争と OpenSearch フォーク、Hybrid Search で完成する RAG
2026-04-15 · 14 分で読めます #elasticsearch#opensearch#lucene#search#vector-searchANN アルゴリズム完全ガイド 2025: HNSW、IVF、Product Quantization、LSH — Vector DB の内部はどう動くか
Pinecone、Weaviate、Qdrant、pgvector が数億ベクトルから数ミリ秒で類似項目を見つける仕組み。HNSW、IVF、Product Quantization、LSH など ANN アルゴリズムの数学と実装を深く掘り下げる。
2026-04-15 · 19 分で読めます #ann#hnsw#ivf#product-quantization#lshAI Engineering 実戦 — LLM API・RAG・Agent・LoRA/DPO・Vector DB・評価・Observability・Prompt Injection (2025)
本番LLM API呼び出しの本当の難しさ、RAGが単純検索ではない理由、Agentパターン (ReAct・Plan-Execute・ReWOO)、Fine-tuning (LoRA・QLoRA・DPO) をいつやり、いつやらないか、Vector DB決定マトリクス、LLM評価が根本的に難しい理由、コスト最適化、そしてPrompt Injection防御まで。デモではなく、本番AIアプリを出荷する方法。
2026-04-15 · 9 分で読めます #ai-engineering#llm#rag#ai-agent#loraAdvanced RAGパイプライン完全ガイド 2025：チャンキング戦略、リランキング、エージェンティックRAG、評価
Advanced RAGの全て！文書チャンキング戦略（Semantic/Recursive/Agentic）、リランキング（Cohere/ColBERT/Cross-encoder）、Query Transformation、エージェンティックRAG（Self-RAG/CRAG）、マルチモーダルRAG、評価（RAGAS/TruLens）、本番最適化。
2026-04-13 · 25 分で読めます #rag#chunking#reranking#agentic-rag#evaluationLlamaIndex Workflows 実践ガイド: イベント駆動エージェントと RAG を本番へ運ぶ方法
LlamaIndex Workflows をイベント駆動設計、observability、human-in-the-loop、LlamaDeploy の観点から整理した実践ガイドです。導入判断と本番化の進め方をあわせて解説します。
2026-04-12 · 8 分で読めます #llamaindex#workflows#agent-workflow#rag#observabilityMastra 実践ガイド: 2026年にTypeScriptチームが本番AIエージェントへ採用する理由
オープンソースのTypeScriptスタックの中で、エージェント、メモリ、ワークフロー、可観測性、評価、プロダクション導入をまとめて扱いたいチーム向けのMastra実践ガイドです。
2026-04-12 · 10 分で読めます #mastra#typescript#ai-agent#mcp#memoryOpenAI AI Deployment Engineer（Seoul）合格ガイド：GPTエンタープライズ展開スペシャリストへの完璧ロードマップ
OpenAI SeoulのAI Deployment Engineer JDを完全分析します。Fortune 500企業にGPTをデプロイする役割 — Python、K8s、RAG、LangGraph、エージェンティックワークフロー、モデルファインチューニングまで技術スタック深掘り + 面接3段階攻略法 + 8ヶ月学習ロードマップ。TC $350K-$550K。
2026-03-23 · 37 分で読めます #openai#ai-deployment-engineer#python#kubernetes#ragVector Databaseエンジニアキャリアガイド：RAG時代の必須インフラ完全比較と必要スキル
RAG時代の核心インフラVector Databaseを完全分析。Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant、pgvector、Chroma 6大ベクトルDBのアーキテクチャ/性能/コスト比較、エンベディングモデル選択、ANNアルゴリズム（HNSW/IVF）、ハイブリッド検索、プロダクション運用ガイド。
2026-03-23 · 42 分で読めます #vector-database#pinecone#weaviate#milvus#qdrantDatabricks AI Engineer（FDE）完全合格ガイド：Spark、Unity Catalog、RAGから顧客デプロイまで
Databricks AI Engineer（FDE）のJDを完全分析します。Spark/Delta Lake/Unity Catalogの技術スタック、Lakehouseアーキテクチャ、RAGパイプライン構築、顧客現場デプロイ能力まで — 面接予想質問25選と8ヶ月学習ロードマップ。
2026-03-23 · 52 分で読めます #databricks#fde#spark#delta-lake#unity-catalogRAGチャンキング戦略完全ガイド：ナイーブ分割からRAPTORまで
RAGシステム品質の70%を決めるチャンキング戦略を5つの手法と実際のコードで完全解説。Fixed-sizeからSemantic、Parent-Child、RAPTORまで — それぞれいつ使うべきか、実際の評価方法も含めて詳しく解説します。
2026-03-18 · 13 分で読めます #rag#チャンキング#テキスト分割#langchain#raptorベクターDB完全比較2025：Pinecone、Weaviate、Chroma、pgvectorから選ぶ方法
2025年基準でPinecone、Weaviate、Chroma、pgvectorをパフォーマンス・コスト・運用複雑度の観点から実践的に比較。実コード例と状況別決定マトリクスを提供します。
2026-03-18 · 12 分で読めます #ベクターDB#pinecone#weaviate#chroma#pgvectorハイブリッド検索完全ガイド：BM25とベクター検索を組み合わせてRAGを改善する
純粋なベクター検索には盲点がある：正確なキーワードマッチだ。このガイドではRRF（Reciprocal Rank Fusion）を使ってBM25とベクター検索を組み合わせる方法を、実際のコード、ベンチマーク数値、プロダクションのヒントとともに解説する。
2026-03-18 · 10 分で読めます #ハイブリッド検索#bm25#ベクター検索#rag#rrfRAGAS完全ガイド：RAGシステムをどのように定量的に評価するか
RAGASの4つの核心指標（Faithfulness、Answer Relevancy、Context Precision、Context Recall）を理解し、実際のPythonコードでRAGシステムを評価する方法を解説。自動評価パイプラインの構築、テストセットの生成、スコアの解釈と改善方法まで実践中心で解説します。
2026-03-18 · 14 分で読めます #ragas#RAG評価#LLM評価#AI開発#品質管理RAG vs ファインチューニング vs プロンプトエンジニアリング：何をいつ選ぶか
RAG、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリングをプロダクション視点で比較し、どの状況で何を選ぶべきかを具体的な意思決定フレームワーク、実際のコスト計算、本番環境での実例を交えて解説します。
2026-03-18 · 11 分で読めます #rag#ファインチューニング#プロンプトエンジニアリング#llm#AI開発LLMハルシネーション完全解剖：なぜAIは嘘をつき、どう防ぐか
LLMがなぜ事実でないことを自信満々に話すのか技術的原因を解説し、RAG、自己批判、Chain of Verificationなど5つの実践的防止戦略をコード付きで紹介します。
2026-03-18 · 15 分で読めます #ハルシネーション#llm#AI信頼性#AI開発#rag100万トークン時代：RAGは不要になるのか？
Gemini 1.5 Proの100万トークン、Claudeの20万トークンが登場し、「RAGはもう不要では？」という声が増えています。実際のコスト・速度・品質を比較して率直に答えます。
2026-03-18 · 11 分で読めます #コンテキストウィンドウ#rag#llm#ロングコンテキスト#AI開発Embeddingモデル選択完全ガイド2025：OpenAIからオープンソースまで
2025年基準の主要埋め込みモデルをMTEBベンチマークで比較し、言語・予算・プライバシー・規模に応じた実践的選択ガイドを提供。OpenAI、Cohere、BGE-M3、E5など主要モデルを完全解説。
2026-03-18 · 12 分で読めます #埋め込み#Embeddingモデル#rag#AI開発#openaiGraphRAG完全ガイド：知識グラフがRAGの限界をいかに超えるか
通常のRAGが答えられない「これらの文書全体のリスク要因を要約して」のようなグローバルクエリ。Microsoft ResearchのGraphRAGがこの問題をどう解決するか、実際のコードとコスト分析を交えて解説します。
2026-03-18 · 12 分で読めます #graphrag#知識グラフ#rag#microsoft#AI開発