ベクトルDBを使用しないRAGを構築する
更新: 2026/07/06
大量の社内文書やサポート記事を、事前にフォルダ階層に整理しておき、 LLMにそのフォルダを歩かせて答えを探させるスキル。 ベクトル検索を使わない新しいRAGの作り方。 誤った回答が問題になる用途（社内QA、コンプライアンス調査、 複雑なカスタマーサポート等）で、数千〜数万件の文書を扱うときに使う。
エージェントへのインストール
SKILL.md ベースの Agent Skill です（agentskills.io の共通フォーマット。Claude / Codex などで利用可）。
- Claude Code: ファイルを
~/.claude/skills/corpus2skill/に配置（プロジェクト単位なら .claude/skills/） - OpenAI Codex (CLI): ファイルを
~/.agents/skills/corpus2skill/に配置（プロジェクト単位なら .agents/skills/）。$または/skillsで呼び出し（説明文に応じた自動選択も可） - Claude.ai / アプリ: 設定 → Capabilities → Skills から zip をアップロード
- Claude API:
POST /v1/skillsに zip をアップロード