RAG

ガートナーが2026年の日本におけるクラウドとAIのハイプサイクルを発表し、Newオンプレミス、RAG、SREが幻滅期に入ったと示した。

• •ガートナーが2026年の日本におけるクラウドとAIのハイプサイクルを発表した
• •Newオンプレミス、RAG、SREの3項目が“幻滅期”に入ったとされている
• •“過度な期待”のピークに立っている5項目が具体的に示された

エージェント型RAGの定義と従来のパイプラインとの違いを解説し、ベクトルDBが有効な場面やエージェント向けドキュメント機能の設計方法を考察している

• •エージェント型RAGとは何か、従来の検索後生成パイプラインとどう異なるかを説明している
• •ベクトルデータベースが依然として意味を持つ場面について言及している
• •AIエージェントのためにドキュメント機能をどのように設計すべきかを提案している

監査可能な意思決定が必要な場面で、Reteルールエンジンによる決定とRAGによるLLM説明を直列に実行するPython製ツールを紹介する

• •貸付、不正検知、臨床トリアージなど監査が求められる判断をLLMに委ねるのではなく、純粋なPython製ReteエンジンがYAMLルールに基づいて決定を行う
• •同じ事実に対しては常に同じ判断が得られ、重要度ベースの競合解決メカニズムが採用されている
• •RAGが独自のポリシー文書から関連箇所を retriev し、LLMが平易な英語で判断の理由を説明する構成となっている

DevRevの鈴木孝規氏が、RAG実装後でも本番環境でAIエージェントが誤答する原因はモデル性能ではなく「記憶」の設計にあるとし、ナレッジグラフを活用した関係性や権限の管理の重要性を解説した

• •デモでは完璧でも本番で誤答する原因は、AIに渡す情報の構造設計にある
• •関係性・時系列・権限を結びつける「ナレッジグラフ」の導入が有効である
• •単なるテキスト検索ではなく、構造化された記憶設計がAIの精度を決定づける

Colab上で無料で動作するフレームワーク非依存のノートブック集で、RAG、エージェント、評価手法の実装を簡素化

• •Google Colab上で無料で実行可能なAIエンジニア向けノートブック集
• •特定のフレームワークに依存せず、RAGやエージェントの実装を可能にする
• •モデル評価（evals）を含む包括的なツールチェーンを提供している

RAG（検索拡張生成）の実装は複雑なインフラを必要とせず、基本的な検索とLLMの組み合わせで十分な効果を得られるという視点が紹介されている。

• •RAGシステムを構築するために高度な技術や大規模なリソースが必須ではないという主張が含まれている
• •検索エンジンの出力をLLMに入力するというシンプルなアーキテクチャでも、多くのユースケースで有効に機能する
• •開発者がRAG導入を過剰に複雑化せず、まずは基本的な実装から始めることを推奨する内容となっている