LLM運用・RAG

RAG構築、プロンプト設計、推論コスト削減、評価基盤の作り方まで、LLMを本番運用するための実装知識を整理。ハルシネーション対策やモデル選定の判断軸も扱います。

更新日:2026年4月24日

コンテキストエンジニアリングとは？LLM 開発の新パラダイムとプロンプトエンジニアリングからの進化

コンテキストエンジニアリング（Context Engineering）とは、LLM アプリケーションに最適な情報を動的に組み立てる設計手法です。プロンプトエンジニアリングとの違い、コンテキストウィンドウの構成要素、RAG やエージェントでの実装パターンを整理します。

更新日:2026年4月23日

LLM-as-a-Judge は LLM の出力を LLM で自動採点する評価手法。Pointwise/Pairwise/Reference の比較、位置・冗長性・自己選好バイアス対策、導入4ステップ、Observability と Guardrails との住み分けまで実装観点で整理。

更新日:2026年4月22日

LLM の本番運用で膨らむコストを削減する実践ガイド。トークン最適化・モデル選定・プロンプトキャッシュ・RAG 設計の4つの柱で、精度を保ちつつ月額コストを半減させる実装パターンを解説する。

更新日:2026年4月13日

AIオブザーバビリティの基本概念から、LLMアプリケーションの本番運用で必要なトレース・評価・コスト管理の仕組みまで、導入ステップとツール選定のポイントを解説します。

更新日:2026年4月7日

ハイブリッド検索の仕組みをベクトル検索・BM25・RRFの観点から解説。RAGシステムの検索精度を高める設計パターンと実装時の注意点を実務目線でまとめます。

更新日:2026年4月6日

ファインチューニングとRAGはどちらを選ぶべきか。コスト・精度・更新頻度・セキュリティの4軸で比較し、業務ユースケース別に最適な選択基準を解説します。

更新日:2026年4月3日

RAG構築で本番運用前後に起きやすい失敗パターン10選を解説。チャンク設計の誤り・検索精度の低下・ハルシネーション対策まで、実装前に知っておくべき回避策を具体的に紹介します。

更新日:2026年4月1日

ベクトルデータベースの基本概念から、Pinecone・Weaviate・pgvectorなど主要製品の比較、RAGシステムへの活用方法まで、AI導入担当者向けにわかりやすく解説します。

更新日:2026年3月17日

GPT OSS・Phi-4・Llama 4 Scout 等のオープンウェイトモデルを GPU 要件・タスク別精度・TCO の 3 軸でクラウド API と比較。データ主権とコスト最適化を両立するローカル AI 導入ガイド。