<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>VectorDatabase on SiBlog</title><link>https://sinimite.work/ja/tags/vectordatabase/</link><description>Recent content in VectorDatabase on SiBlog</description><image><title>SiBlog</title><url>https://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321</url><link>https://sinimite.work/images/og-default.svg?v=20260525-210321</link></image><generator>Hugo -- 0.156.0</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Fri, 17 Jul 2026 15:40:44 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://sinimite.work/ja/tags/vectordatabase/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>RAG検索エンジニアリング：ハイブリッド検索から本番運用ガバナンスまで</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/rag-retrieval-engineering-guide/</link><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 15:40:44 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/rag-retrieval-engineering-guide/</guid><description>RAG検索層の設計と実装を扱う技術レポートです。BM25、Embedding、ANN、RRF、リランキング、クエリ理解、アクセス制御、評価、デプロイの実践を網羅します。</description></item><item><title>RAG における RRF の役割：シンプルだが万能ではない検索融合手法</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/rag-rrf-retrieval-fusion/</link><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 17:37:44 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/rag-rrf-retrieval-fusion/</guid><description>Reciprocal Rank Fusion の原理、検索パイプライン上の位置、融合手法の選択、プロダクション評価についてまとめた技術資料です。</description></item><item><title>RAG 検索における Dense + Sparse Hybrid Search</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/rag-dense-sparse-hybrid-search/</link><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 17:25:30 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/rag-dense-sparse-hybrid-search/</guid><description>Dense + Sparse Hybrid Search の原理、融合手法、適用場面、評価方法をまとめた技術資料です。</description></item><item><title>エンタープライズRAGシステム構築ガイド</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/enterprise-rag-system-building-guide/</link><pubDate>Wed, 15 Jul 2026 16:35:23 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/enterprise-rag-system-building-guide/</guid><description>エンタープライズRAGシステムのデータingestion、hybrid retrieval、アクセス制御、生成、評価、可観測性のアーキテクチャを説明します。</description></item><item><title>RAGシステム全体ガイド：ゼロから本番品質までの完全な設計手順</title><link>https://sinimite.work/ja/posts/rag-system-complete-guide/</link><pubDate>Fri, 27 Mar 2026 15:06:20 +0900</pubDate><guid>https://sinimite.work/ja/posts/rag-system-complete-guide/</guid><description>データ取り込み、分割、検索、再ランキング、生成、評価、本番運用を体系的に解説し、ゼロから公開までの実装手順を示すRAG全体ガイドです。</description></item></channel></rss>