【簡単】NotebookLMでBacklogのRAG構築をするための方法 | DevelopersIO
https://dev.classmethod.jp/articles/backlog-notebooklm-rag-construction/
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【簡単】NotebookLMでBacklogのRAG構築をするための方法 | DevelopersIO
dev.classmethod.jp
June 11, 2025 at 4:08 PM
【簡単】NotebookLMでBacklogのRAG構築をするための方法 | DevelopersIO
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今日のZennトレンド
学生が無料枠だけでRAGシステムを作った話
Azure for StudentsやSupabase、Oracle Cloudなどの無料枠を組み合わせ、費用をかけずに学内資料を横断的に検索できるRAGシステムを構築した事例です。
PDFや画像をAIでMarkdown化して登録し、ベクトル検索とキーワード検索を併用したハイブリッド検索や多段階検索を実装することで、精度の高い回答を実現しています。
学生でも無料枠のみで実用的なAIシステムを構築できることを示しています。
学生が無料枠だけでRAGシステムを作った話
Azure for StudentsやSupabase、Oracle Cloudなどの無料枠を組み合わせ、費用をかけずに学内資料を横断的に検索できるRAGシステムを構築した事例です。
PDFや画像をAIでMarkdown化して登録し、ベクトル検索とキーワード検索を併用したハイブリッド検索や多段階検索を実装することで、精度の高い回答を実現しています。
学生でも無料枠のみで実用的なAIシステムを構築できることを示しています。
学生が無料枠だけでRAGシステムを作った話
概要Azure for Students・Supabase Free・GitHub Actions・Oracle Cloud Always Freeを組み合わせて、RAGシステムを無料で作成1ページのMarkdown化にかかるコストは約$0.006。応答用のモデル仕様を含めても年間$100のAzure for Studentsクレジットで十分運用可能 作ったもの今回作成するのは、RAGシステムと
zenn.dev
October 1, 2026 at 4:13 PM
今日のZennトレンド
学生が無料枠だけでRAGシステムを作った話
Azure for StudentsやSupabase、Oracle Cloudなどの無料枠を組み合わせ、費用をかけずに学内資料を横断的に検索できるRAGシステムを構築した事例です。
PDFや画像をAIでMarkdown化して登録し、ベクトル検索とキーワード検索を併用したハイブリッド検索や多段階検索を実装することで、精度の高い回答を実現しています。
学生でも無料枠のみで実用的なAIシステムを構築できることを示しています。
学生が無料枠だけでRAGシステムを作った話
Azure for StudentsやSupabase、Oracle Cloudなどの無料枠を組み合わせ、費用をかけずに学内資料を横断的に検索できるRAGシステムを構築した事例です。
PDFや画像をAIでMarkdown化して登録し、ベクトル検索とキーワード検索を併用したハイブリッド検索や多段階検索を実装することで、精度の高い回答を実現しています。
学生でも無料枠のみで実用的なAIシステムを構築できることを示しています。
素のAmazon LinuxでLLM,RAGを使ったプログラム作ろうとしたらnvidiaドライバ周りの環境構築が難しすぎてモデル読み込んで動かすところまで行けませんでした😡💢
August 21, 2025 at 1:19 PM
素のAmazon LinuxでLLM,RAGを使ったプログラム作ろうとしたらnvidiaドライバ周りの環境構築が難しすぎてモデル読み込んで動かすところまで行けませんでした😡💢
RAG運用の難所「評価自動化」を達成！アイレットが生成AI評価基盤を構築。
・Ragasで回答精度判定を自動化
・Datadog LLM Observabilityで可視化
・サポデ業務の工数を大幅削減
自動評価×可視化で定量改善を回すLLMOpsの模範解答！
#生成AI #LLMOps
・Ragasで回答精度判定を自動化
・Datadog LLM Observabilityで可視化
・サポデ業務の工数を大幅削減
自動評価×可視化で定量改善を回すLLMOpsの模範解答！
#生成AI #LLMOps
アイレットにおける生成 AI の回答精度評価の自動化・可視化基盤の構築事例を公開しました | AI とクラウド活用のシステム・アプリ開発なら KDDIアイレット株式会社（iret）
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KDDIアイレット株式会社
# アイレットにおける生成 AI の回答精度評価の自動化・可視化基盤の構築事例を公開しました
2025.09.03News
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アイレット株式会社
アイレットは、クラウド活用の総合支援サービス「cloudpack」のサポートデスク対応向けに導入していた生成 AI ソリューションの精度向上と運用効率化を目的に、RAG 評価フレームワーク「Ragas」と Datadog の「LLM Observability」を活用し、新たな評価・可視化基盤を構築しました。
詳細は以下よりご覧
www.iret.co.jp
October 1, 2026 at 12:25 AM
ローカルRAGを手軽に構築できるMCPサーバーを作りました
https://zenn.dev/mkj/articles/30eeb69bf84b3f
https://zenn.dev/mkj/articles/30eeb69bf84b3f
ローカルRAGを手軽に構築できるMCPサーバーを作りました
zenn.dev
May 8, 2025 at 7:36 AM
ローカルRAGを手軽に構築できるMCPサーバーを作りました
https://zenn.dev/mkj/articles/30eeb69bf84b3f
https://zenn.dev/mkj/articles/30eeb69bf84b3f
📝 【LLM全般】Ollama+ChromaDB+LangChainで構築するローカルR...
問題の概要：ローカルRAG構築時の典型的なエラーと課題 大規模言語モデル(LLM)を活用したRAG(Retrieval-…
🔗 https://aitroublesolution.com/?p=2482
#AI #テクノロジー #プログラミング
問題の概要：ローカルRAG構築時の典型的なエラーと課題 大規模言語モデル(LLM)を活用したRAG(Retrieval-…
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#AI #テクノロジー #プログラミング
March 12, 2026 at 3:01 PM
📝 【LLM全般】Ollama+ChromaDB+LangChainで構築するローカルR...
問題の概要：ローカルRAG構築時の典型的なエラーと課題 大規模言語モデル(LLM)を活用したRAG(Retrieval-…
🔗 https://aitroublesolution.com/?p=2482
#AI #テクノロジー #プログラミング
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🔗 https://aitroublesolution.com/?p=2482
#AI #テクノロジー #プログラミング
Supabase×Pythonで爆速RAG構築する
https://zenn.dev/gdgoc_osaka/articles/08ff333077abf5
https://zenn.dev/gdgoc_osaka/articles/08ff333077abf5
Supabase×Pythonで爆速RAG構築する
zenn.dev
April 5, 2025 at 7:06 AM
Supabase×Pythonで爆速RAG構築する
https://zenn.dev/gdgoc_osaka/articles/08ff333077abf5
https://zenn.dev/gdgoc_osaka/articles/08ff333077abf5
📝 【LLM全般】Ollama+ChromaDB+LangChainで構築するローカルR...
ローカルLLMのRAG構築手順（Ollama+ChromaDB+LangChain）で発生する問題の概要 生成AIの活用…
🔗 https://aitroublesolution.com/?p=2602
#AI #テクノロジー #プログラミング
ローカルLLMのRAG構築手順（Ollama+ChromaDB+LangChain）で発生する問題の概要 生成AIの活用…
🔗 https://aitroublesolution.com/?p=2602
#AI #テクノロジー #プログラミング
March 18, 2026 at 3:01 PM
📝 【LLM全般】Ollama+ChromaDB+LangChainで構築するローカルR...
ローカルLLMのRAG構築手順（Ollama+ChromaDB+LangChain）で発生する問題の概要 生成AIの活用…
🔗 https://aitroublesolution.com/?p=2602
#AI #テクノロジー #プログラミング
ローカルLLMのRAG構築手順（Ollama+ChromaDB+LangChain）で発生する問題の概要 生成AIの活用…
🔗 https://aitroublesolution.com/?p=2602
#AI #テクノロジー #プログラミング
RAG開発のボトルネックは手動運用の非効率さにある。CI/CD統合による自動化こそが、精度改善のループを加速させる唯一の解だ。私が構築するのは、GitHub Actionsを軸とした堅牢な次世代AI基盤。開発体験を最大化し、プロダクトの質を突き詰めるための戦略的要諦をここに論じる。
#AI戦略
#AI戦略
2025年RAG開発×CI/CD統合｜GitHub Actions自動化で実現する次世代AI基盤構築戦略
RAG構築とGitHub Actions CI/CDパイプラインの統合により、開発効率10倍・デプロイ時間80%短縮を実現する2025年最新実装ガイド。ローカル環境とクラウドの最適な組み合わせ、自動テスト戦略、ベストプラクティスを徹底解説。
ai-lab.innocentpress.com
September 22, 2026 at 3:15 AM
RAG開発のボトルネックは手動運用の非効率さにある。CI/CD統合による自動化こそが、精度改善のループを加速させる唯一の解だ。私が構築するのは、GitHub Actionsを軸とした堅牢な次世代AI基盤。開発体験を最大化し、プロダクトの質を突き詰めるための戦略的要諦をここに論じる。
#AI戦略
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うおおRAG構築終わった 死ね！ 2度とその面見せるな
July 27, 2025 at 7:01 PM
うおおRAG構築終わった 死ね！ 2度とその面見せるな
ガチろうとするとRAG構築とかさらに話が面倒になってくる これもこれで沼だな…
September 28, 2026 at 1:52 AM
ガチろうとするとRAG構築とかさらに話が面倒になってくる これもこれで沼だな…
RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解 | SIOS Tech. Lab
https://tech-lab.sios.jp/archives/38900
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RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解 | SIOS Tech. Lab
こんにちは、サイオステクノロジー武井です。今回は、「RAG構築のためのAzure OpenAI Service
tech-lab.sios.jp
February 23, 2024 at 4:32 AM
RAG構築のためのAzure OpenAI Serviceリファレンスアーキテクチャ詳解 | SIOS Tech. Lab
https://tech-lab.sios.jp/archives/38900
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非エンジニアが週末に完全無料のローカルAI×RAG業界分析システムを構築！n8nとOllamaでニュース収集から配信まで自動化しAPIコストをゼロに抑えた業務効率化の記録です。
・n8n+Ollama+ChromaDB構築
・RAGで意味検索も自動化
・運用コスト実質0円
#AI #ローカルLLM
・n8n+Ollama+ChromaDB構築
・RAGで意味検索も自動化
・運用コスト実質0円
#AI #ローカルLLM
非エンジニアがローカルLLM × RAGで業界ニュース自動分析 ...
見出し画像
Photo by mirecat
# 非エンジニアがローカルLLM × RAGで業界ニュース自動分析システムを作った話
くろさん＠半導体＆AI情報%22%20d%3D%22M-100-100h300v300h-300z%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E)
くろさん＠半導体＆AI情報
## はじめに
半導体・電機業界のニュースを毎日まとめてNoteで発信していました。「くろさん＠半導体情報」として、デイリーサマリーや企業分析記事を書いていたのですが、正直に言うと毎日の手作業がしんどくなって放置してしまいました。
ニュースを集め、読み込み、要約し、考察を書く。こ
note.com
September 27, 2026 at 9:01 AM
2026年9月28日発売予定
ベクトルデータベース
生成AIにおいて重要な役割を担いながら、理解が難しいとされるベクトルデータベースの基礎理論から実践的なアプリケーション構築までを体系的に学べるハンズオンガイドです。ベクトル埋め込みの基本理論から、PythonやSQLite/PostgreSQLを活用した実装手法、さらにLLMと連携したRAGアプリケーションの構築までを実践的に解説します。非構造化データを活用したAIアプリケーション開発に取り組むエンジニアにとって有用な一冊です。
www.oreilly.co.jp
September 6, 2026 at 11:03 AM
2026年9月28日発売予定
RAGで使用するPDFの前処理を検証（PDF→マークダウン形式） - Qiita
https://qiita.com/infra365/items/b52176f5f7ec845bc80e
https://qiita.com/infra365/items/b52176f5f7ec845bc80e
RAGで使用するPDFの前処理を検証（PDF→マークダウン形式） - Qiita
内容Amazon Bedrockを使用したRAGシステムを構築します。ベクトルDBに情報を保存する際、事前に適切な形へチャンク分割を行い、回答精度を高めたいと思います。下記の記事ではHTMLファイ…
qiita.com
April 26, 2025 at 6:07 PM
RAGで使用するPDFの前処理を検証（PDF→マークダウン形式） - Qiita
https://qiita.com/infra365/items/b52176f5f7ec845bc80e
https://qiita.com/infra365/items/b52176f5f7ec845bc80e
"Tanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築" https://zenn.dev/mkj/articles/93dbd6c9d94c58
September 14, 2024 at 12:00 PM
"Tanuki-8BとOllamaとDifyを使って日本語ローカルRAG構築" https://zenn.dev/mkj/articles/93dbd6c9d94c58
forest.watch.impres...
「Notebook LM」のつかいかた ～RAGを手軽に構築、自分専用にカスタマイズした生成AIを使い倒す【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
- GoogleのNotebookLMは、RAGを使い自分専用AI構築を可能にする
- PDFやURLなどの情報源を元に会話でき、企業の社内窓口にも活用できる
- ネット情報をインプットし、企業や人物の情報を把握できるツール
「Notebook LM」のつかいかた ～RAGを手軽に構築、自分専用にカスタマイズした生成AIを使い倒す【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
- GoogleのNotebookLMは、RAGを使い自分専用AI構築を可能にする
- PDFやURLなどの情報源を元に会話でき、企業の社内窓口にも活用できる
- ネット情報をインプットし、企業や人物の情報を把握できるツール
「Notebook LM」のつかいかた ～RAGを手軽に構築、自分専用にカスタマイズした生成AIを使い倒す【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
forest.watch.impress.co.jp
March 13, 2025 at 2:31 AM
forest.watch.impres...
「Notebook LM」のつかいかた ～RAGを手軽に構築、自分専用にカスタマイズした生成AIを使い倒す【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
- GoogleのNotebookLMは、RAGを使い自分専用AI構築を可能にする
- PDFやURLなどの情報源を元に会話でき、企業の社内窓口にも活用できる
- ネット情報をインプットし、企業や人物の情報を把握できるツール
「Notebook LM」のつかいかた ～RAGを手軽に構築、自分専用にカスタマイズした生成AIを使い倒す【柳谷智宣のAI ウォッチ！】
- GoogleのNotebookLMは、RAGを使い自分専用AI構築を可能にする
- PDFやURLなどの情報源を元に会話でき、企業の社内窓口にも活用できる
- ネット情報をインプットし、企業や人物の情報を把握できるツール
無料でプログラミングの専門知識がなくてもAIエージェントやワークフローを作成できるローコードプラットフォーム「Langflow」
https://gigazine.net/news/20260426-langflow/
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無料でプログラミングの専門知識がなくてもAIエージェントやワークフローを作成できるローコードプラットフォーム「Langflow」
AIを活用した社内アプリや自動化ツールを作ろうとしたとき、「LangChain」というAPIやデータベース、各種AIサービスなどをコンポーネントとして繋ぎ、AIエージェントやRAGアプリを自在にカスタマイズできるPython製の強力なライブラリを使うことがありますが、使いこなすためにはプログラミングの専門知識が求められます。「Langflow」はLangChainの主要コンポーネントをフロー図上で接続でき、プログラミングの専門知識がなくてもAI業務アプリやRAG機能付きツールを構築できます。
gigazine.net
April 26, 2026 at 9:01 AM
無料でプログラミングの専門知識がなくてもAIエージェントやワークフローを作成できるローコードプラットフォーム「Langflow」
https://gigazine.net/news/20260426-langflow/
https://gigazine.net/news/20260426-langflow/
今日のAIニュース
The RAG reality check: New open-source framework lets enterprises scientifically measure AI performance
企業がRAGシステム構築に投資する中、その有効性を客観的に測る必要性が高まっている。
Vectaraとウォータールー大学が開発したOpen RAG Evalは、RAGシステムの検索精度、生成品質、ハルシネーション率を測定するオープンソースフレームワークだ。
LLMを活用して評価を自動化し、RAGパイプラインの最適化に役立つ。
The RAG reality check: New open-source framework lets enterprises scientifically measure AI performance
企業がRAGシステム構築に投資する中、その有効性を客観的に測る必要性が高まっている。
Vectaraとウォータールー大学が開発したOpen RAG Evalは、RAGシステムの検索精度、生成品質、ハルシネーション率を測定するオープンソースフレームワークだ。
LLMを活用して評価を自動化し、RAGパイプラインの最適化に役立つ。
venturebeat.com
April 9, 2025 at 4:16 AM
今日のAIニュース
The RAG reality check: New open-source framework lets enterprises scientifically measure AI performance
企業がRAGシステム構築に投資する中、その有効性を客観的に測る必要性が高まっている。
Vectaraとウォータールー大学が開発したOpen RAG Evalは、RAGシステムの検索精度、生成品質、ハルシネーション率を測定するオープンソースフレームワークだ。
LLMを活用して評価を自動化し、RAGパイプラインの最適化に役立つ。
The RAG reality check: New open-source framework lets enterprises scientifically measure AI performance
企業がRAGシステム構築に投資する中、その有効性を客観的に測る必要性が高まっている。
Vectaraとウォータールー大学が開発したOpen RAG Evalは、RAGシステムの検索精度、生成品質、ハルシネーション率を測定するオープンソースフレームワークだ。
LLMを活用して評価を自動化し、RAGパイプラインの最適化に役立つ。
Mistral AI、生産レベルのAI検索パイプライン構築を革新する「Search Toolkit」を発表
Mistral AIがAI検索パイプライン構築フレームワークを公開。
#情報検索 #RAG #LLM #MistralAI #オープンソース
Mistral AIがAI検索パイプライン構築フレームワークを公開。
#情報検索 #RAG #LLM #MistralAI #オープンソース
Mistral AI、生産レベルのAI検索パイプライン構築を革新する「Search Toolkit」を発表
Mistral AIがAI検索パイプライン構築フレームワークを公開。
ai.warp-studio.com
May 29, 2026 at 9:35 AM
Mistral AI、生産レベルのAI検索パイプライン構築を革新する「Search Toolkit」を発表
Mistral AIがAI検索パイプライン構築フレームワークを公開。
#情報検索 #RAG #LLM #MistralAI #オープンソース
Mistral AIがAI検索パイプライン構築フレームワークを公開。
#情報検索 #RAG #LLM #MistralAI #オープンソース
note、経産省のAI開発支援「GENIAC」に採択 KADOKAWAらと「RAGデータベース」開発へ
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2512/19/news093.html
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2512/19/news093.html
note、経産省のAI開発支援「GENIAC」に採択 KADOKAWAらと「RAGデータベース」開発へ
noteは、経済産業省などが実施する生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC」に、同社の事業が採択されたと発表した。外部データを参照して生成AIが回答を出力する「RAG」向けに、出版社などのコンテンツを集めたデータベースを構築する。
www.itmedia.co.jp
December 19, 2025 at 11:04 PM
note、経産省のAI開発支援「GENIAC」に採択 KADOKAWAらと「RAGデータベース」開発へ
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2512/19/news093.html
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2512/19/news093.html
Ollama＋FAISSでローカルRAGを構築してみた。でもやっぱりインデックス化が遅い、Klearsky程度のコードベースでも数時間かかる。FAISSがオーバースペックなのかな、全然わからん
December 13, 2025 at 3:50 AM
Ollama＋FAISSでローカルRAGを構築してみた。でもやっぱりインデックス化が遅い、Klearsky程度のコードベースでも数時間かかる。FAISSがオーバースペックなのかな、全然わからん
LLMで作り上げたプリキュアオタクギャルの人格がオタクのくせに知識あやふやで最新情報も知らないのは許せないので、外部知識を持たせるべくRAGのようなものを構築しようとWebからスクレイピングしてプリキュアに関する情報のチャンク文書をまずは1万3千件ほど用意し、ベクトル検索できるようSentence Transformerのモデルを切り替えつつChromaDBに突っ込んでみてクエリ文に対する類似文書検索の結果を確認しているが、その検証ために各文書データの内容を読み込むことになり 結果として自分自身のプリキュアに関する知識が向上しているのを感じる、あれっ 前世でも同じような出来事があったような…？
May 22, 2025 at 12:36 PM
LLMで作り上げたプリキュアオタクギャルの人格がオタクのくせに知識あやふやで最新情報も知らないのは許せないので、外部知識を持たせるべくRAGのようなものを構築しようとWebからスクレイピングしてプリキュアに関する情報のチャンク文書をまずは1万3千件ほど用意し、ベクトル検索できるようSentence Transformerのモデルを切り替えつつChromaDBに突っ込んでみてクエリ文に対する類似文書検索の結果を確認しているが、その検証ために各文書データの内容を読み込むことになり 結果として自分自身のプリキュアに関する知識が向上しているのを感じる、あれっ 前世でも同じような出来事があったような…？
DifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築する - Taste of Tech Topics
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2024/07/22/120000
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2024/07/22/120000
DifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築する - Taste of Tech Topics
こんにちは。ベランダで育てていたバジルが虫に食べられてしまいました。ハヤトです。 しかし植物の生命力というのはすごいもので、残った茎から再び葉っぱが成長してきています。次はぜひ私が食べたいものです。さて、成長著しいといえば生成AIアプリ開発の分野はまさに日進月歩ですが、 なかでも「Dify」は、LLMワークフローが特に便利で、注目度が急上昇中です。 今回はそんなDifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築してみます。 Difyとは？ Knowledge bases for Amazon Bedrockとは？ 今回作成するチャットボットに…
acro-engineer.hatenablog.com
July 22, 2024 at 6:36 AM
DifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築する - Taste of Tech Topics
https://acro-engineer.hatenablog.com/entry/2024/07/22/120000
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