RAG エンジニアリング: アーキテクチャ、vector DB、query routing、knowledge ops
このシリーズは全6記事
RAG を単なる demo から、判断できるシステムへ進めたい人向けの入口です。設計、検索品質、vector DB、routing、企業知識管理を順番に追えます。
RAG + Agent：次世代 AI アプリケーションのアーキテクチャ
従来型 RAG から Agentic RAG へのアーキテクチャ進化を解説。10 種類の RAG パターン、フレームワーク選定の比較、エンタープライズ導入ロードマップ、AI カスタマーサポートの実践事例まで網羅
RAG ベクトルDB選定実践：Pinecone vs Weaviate vs Milvus 徹底比較
RAG ベクトルDB選定ガイド。Pinecone・Weaviate・Milvus のアーキテクチャ、性能、料金、適用シーンを深掘り比較。LangChain 連携コードと実コスト計算式付きで、AI アプリに最適な検索エンジンを選べます。
RAG システム最適化の実践：検索精度と生成品質のバランス術
RAG の検索が不正確なときどうする？本記事は Query 処理、ハイブリッド検索、リランキング、チャンク戦略、評価ループの 5 大要素を体系的に分解し、精度とレイテンシのバランス判断フレームを提供します。
RAG クエリルーティング実践：マルチベクトルストア連携とインテリジェント検索分散
RAG クエリルーティング実践：論理ルーティング、意味ルーティング、EnsembleRetriever の 3 つのアプローチを体系的に比較。LangChain による完全な実装コードと、Semantic Caching、Tiered Retrieval によるコスト最適化戦略を提供。
RAG クエリルーティング実践：複数ベクトル DB の連携とスマートな検索振り分け
RAG クエリルーティングの実践ガイド。EnsembleRetriever と Semantic Router で複数ベクトル DB を連携させる方法を、ロジカルルーティングからセマンティックルーティング、RRF によるマージまでコード例と性能比較つきで解説します。
Hyper の会社ブレイン：AI Agent の知識ベースはどう設計すべきか
Hyper の公開情報をもとに、AI Agent 向けの会社知識ベースが facts、権限、検索、hooks、MCP、人手による修正をどう扱うべきかを整理し、小規模チーム向けの 7 日間検証手順も紹介します。
