RAG エンベッディング - Python、Ollama、OpenAI API。
検索拡張生成 (RAG) を実装されている方に向けて、このセクションではテキスト埋め込み（text embeddings）について平易な言葉で解説します。埋め込みとは何か、検索や検索（リトリバル）にどのように組み込まれるか、そしてOllamaやllama.cppベースのサーバーが提供するOpenAI 互換の HTTP API を使用して、Pythonから 2 つの一般的なローカル環境を呼び出す方法を説明します。
RAGにおけるチャンキング戦略の比較
Chunking は、Retrieval ‑ Augmented Generation (RAG) において 最も過小評価されている ハイパラメータです。
静かに、LLM が「何を見ているか」を決定し、インジェストのコストをどのくらい高めるか、そしてLLMのコンテキストウィンドウがどのくらい使われるかを決めています。
基本の RAG から本番環境へ：チャンキング、ベクトル検索、再ランク付け、評価を一通りにまとめたガイド。
RAG スタックに適したベクター DB を選択しましょう
適切な ベクトルストア を選択することは、RAG アプリケーションのパフォーマンス、コスト、スケーラビビリティを決定づけます。この包括的な比較では、2024-2025 年における最も人気のあるオプションを取り上げています。
テキスト、画像、音声を共有された埋め込み空間に統一する
クロスモーダル埋め込みは、人工知能において画期的な進展をもたらし、統一された表現空間内で異なるデータタイプ間の理解と推論を可能にします。
LongRAG、Self-RAG、GraphRAG - 次世代の技術
検索拡張生成 (RAG) は、単純なベクトル類似度検索の域を遥かに超えて進化しました。LongRAG、Self-RAG、GraphRAG は、これらの能力の最先端を代表しています。
RAG を実装中ですか？Go のコードスニペットを紹介 - 2 部目
標準の Ollama には直接的なリランク API がないため、クエリ - ドキュメントペアのエンベッディングを生成してスコアリングを行うことで、Go 言語による Qwen3 Reranker を使ったリランキング を実装する必要があります。
RAG の実装ですね。Golang 用のコードスニペットをいくつか紹介します。
この小さな Reranking Go コード例は、クエリと各候補ドキュメントの埋め込みを生成するために Ollama を呼び出し、 その後、コサイン類似度で降順にソートします。
Ollama で利用可能な新しい素晴らしい LLM
Qwen3 埋め込みモデルとreranker モデル は、Qwen ファミリー最新リリースであり、高度なテキスト埋め込み、検索、再ランク付けタスクに特じて設計されています。
それらの違いはどのくらいでしょうか？
RAG のrerankingに関するPythonコード
