「RAG」のコラム

2025年12月GA済みのAmazon S3 Vectorsを徹底解説。専用ベクトルDB比で最大90%のコスト削減、20億ベクトル/インデックスのスケール、Bedrock連携RAG構築手順まで網羅。

Ollamaの埋め込みモデルとOpenClawエージェントを組み合わせて、RAG（Retrieval-Augmented Generation）対応のカスタマーサポートシステムを構築する方法を解説します。ベクトルDBとの連携により、FAQドキュメントから正確な回答を生成し、LINE・Slack等のマルチチャネルで展開可能なAIサポートを実現します。

Qwen3.5-9BとOpenClawを活用したRAG対応社内ナレッジベースAIの構築方法を解説します。PDF、Word、社内Wikiなどの文書を取り込み、ベクトルDBと連携することで、高精度な情報検索と自然な対話を実現する実装手順とベストプラクティスをご紹介します。品川区、港区、渋谷区、世田谷区、大田区など東京都内の企業向けに、業務効率化を実現するAIエージェント構築をサポートします。

Qwen3.5-9BとRAG（検索拡張生成）を組み合わせ、社内ナレッジ検索システムを構築する方法を徹底解説。ドキュメント取り込み、日本語対応エンベディング、ベクトルDB選定、チャンキング戦略、262Kコンテキスト活用、引用追跡、評価方法まで網羅します。

OpenClawとRAG（検索拡張生成）を組み合わせて、社内ナレッジベースの高精度な検索システムを構築する方法を解説。ChromaDB・Qdrant・Weaviateなどのベクトルデータベースをローカル環境で運用し、PDF・Word・社内Wikiなどの文書を横断検索できるAIエージェントの構築手順を、品川区周辺の企業事例とともに紹介します。