Embedding

RAG検索エンジニアリングにおけるレキシカル検索、密ベクトル検索、ハイブリッド融合、リランキング、評価、オブザーバビリティ、本番運用ガバナンスを体系的に解説します。

RAG の Chunking を、固定分割から構造化、文脈付与、評価駆動設計へと発展させる方法を解説する。

企業向け RAG の検索 pipeline における Dense Search、Sparse Search、RRF、Reranker の役割を説明します。

エンタープライズRAGシステムを構築するときに参照できるガイドです。

AIアプリケーションエンジニアリングを学ぶ開発者に向けて、データ取り込み、分割、検索、再ランキング、生成、評価、運用まで、RAGの完全な処理経路を体系的に整理し、最小構成から本番導入までの発展経路を示します。

Anthropic の Contextual Retrieval 原文と Appendix II を起点に、中核手法、実験結果、本番環境へ適用しやすい RAG アーキテクチャの原則を整理します。