次回の更新記事：LLMアプリでモデル更新時にプロンプト動作を安定させ…（公開予定日：2025年07月15日）

RAG

RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

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RAGで検索文書の要約を活用したクエリ書き換えが検索精度を大幅に向上させる　AWS報告

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RAGとLong-Contextの比較、そしてハイブリッドで活用する新しい方法

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100個の事例を分析して明らかになったLLM-RAGアプリケーション「19の欠陥パターン」

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NVIDIAが教えるRAGチャットボット実装の重要ポイント

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RAGシステムの最適な構築を探る

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LLMはRAGコンテキストと事前知識のどちらに依存する？

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RAGにおいて長文を検索することで一気に効率を上げるアプローチ『LongRAG』

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ロングコンテキストはRAGもText to SQLも解決するか　Googleがケーススタディを実施

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包括的なRAG評価ベンチマーク『CRAG』Metaなどが開発

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グラフニューラルネットワークを活用したRAG手法『GNN-RAG』　7BのLLMでも最先端性能

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RAGの失敗パターン7選と教訓9箇条

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小さなRetrieverとLLMの組み合わせによる実用的なワークフロー生成システム　またはRAGで幻覚を減らす手法

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LLMによりクエリを生成するアプローチで情報検索の精度を上げる方法

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RAG（検索拡張生成）において約半分のトークン数でタスクを実行できるフレームワーク『FIT-RAG』

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