RAG・社内AI

RAG・社内AI構築の設計・ツール比較・導入手順を検証・解説します。

このトピックの正典

How-to

RAG（検索拡張生成）はLLMが外部の知識を検索して回答を生成する仕組み。定義・4ステップの仕組み・ファインチューニングとの違い・社内文書の向き不向きを2026年の一次情報で中立にやさしく解説します。

2026年6月29日20分で読めます

失敗・注意

RAGの精度評価とは何かを中立解説。検索と生成を分けて測る評価指標とオープンソースRagasの使い方、体感頼みを脱して劣化に気づく改善ループの回し方を2026年の公式情報で整理します。

2026年7月15日19分で読めます

失敗・注意

GraphRAGとは何かを中立解説。通常のベクトル検索RAGとの違い、ナレッジグラフ化の仕組み、関係性・全体俯瞰の質問に向く用途と、前処理コストが小規模では重い限界まで2026年6月時点の公式情報で整理します。

2026年7月11日18分で読めます

失敗・注意

社内RAGチャットボットの作り方を中立解説。ノーコード/Copilot Studio/Dify/自作RAGの方式比較、構築4ステップ、データ整備、ハルシネーション・情報漏洩を防ぐガードを2026-06-25時点の公式情報で整理します。

2026年6月30日19分で読めます

比較

RAGとファインチューニングの違いを中立に比較。参照するのがRAG・振る舞いを変えるのがFTという最小対比から、用途別早見表・6項目比較表・向くケース・併用パターンまで、2026-06-25時点の公式一次情報で選び方を整理します。

2026年6月30日18分で読めます