Category: AI

2026

8 posts

05- 22
評価 (クライマックス) — RAGAs 4 指標で Part 1-3 の改善を客観評価する
#RAG #LLM #evaluation #RAGAs #Ollama #Python #golden-set
05- 22
本番運用 — Logging Safety / Drift / Cost / Rollback で RAG を運用する
#RAG #LLM #production #observability #PII #OpenTelemetry #Python
05- 21
Generation を引用付きで書く — Anthropic Citations API と cross-encoder reranker
#RAG #LLM #Anthropic #Ollama #reranker #citations #cross-encoder
05- 21
Retrieval を真面目に — chunking と hybrid search で recall を数値改善する
#RAG #LLM #Ollama #Python #retrieval #bm25 #chunking
05- 20
素朴な RAG の限界 — 100 行で動くけど「使える」とは言えない理由
#RAG #LLM #Ollama #Python #retrieval
05- 16
プロンプトは「手順書」から「契約書」へ：GPT-3.5からGPT-5.5までの公式ガイド変遷と移行実践
#AI #LLM #プロンプトエンジニアリング #GPT-5.5 #OpenAI #Claude Opus 4.7 #Gemini 3 Pro #Responses API #reasoning effort
03- 11
ハーネスエンジニアリング入門：AIコーディングエージェントを「確実に動かす」設計思想
#ai-agent #harness-engineering #context-engineering #coding-agent
02- 13
AIデータセンターの運営コストを構造化する──学習・推論にいくらかかるのか
#AI #DataCenter #Cost #GPU #Infrastructure