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AI技術のRAG (Retrieval-Augmented Generation: 検索拡張生成)

2025年12月03日

文字数[652文字] この記事は1分49秒で読めます.

Logging

おはようございます.AI技術のRAG (Retrieval-Augmented Generation: 検索拡張生成)をこのブログに取り入れることは可能かも知れないなと思っています.出来たら面白いかも知れないけど、ちょっと先の話になります.

前提条件として自分がRAG（ラグ）のことをふんわりとしか知らないのでまず学習が必要になります.次にコンテキストを学習させるマシンが必要になりますが、ここらへんでちょっと時間がかかるような気がしています.

最高スペックの環境が今無いので、学習させるのに物理的な時間がかかります.因みにこのブログのAIおすすめ記事はあれはAIだけど軽めなのでVPSサーバーでも動いたりしています.いわゆるレコメンドアルゴリズムとかいう奴で学習させています.

主に学習させているのは記事のタグ出現率です.記事にはIDというものがワールドプレスには割り振られているのでそれが基になります.あとはその記事に対してタグと出現率を数値化して学習させます.学習したモデルから同じ傾向の記事を予測し近しい値の記事のIDを返しているという感じです.

今ではAIがあるので機械学習のことを完璧にわからずともレコメンドが作れる時代になっていますので、これらの事をChatGPTに投げるとPythonコードを書いてくれると思います.

ともあれRAGを導入したいなって思っています（Dify（ディファイ）を使用すればノーコードで出来そうですね）.

明日へ続く

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中の人🏠️

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著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代後半に書いたものです．

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投稿日時 2025年12月03 07:00日
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