Rag

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。

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

LLM（大規模言語モデル）のセルフホスティングは、データ、モデル、推論をあなたの管理下に保つものであり、チーム、企業、国家にとって AI主権 を実現するための実用的な手段です。

今月の Python エコシステムは、Claude Skills と AI エージェントのツールが主導しています。 本記事では、 GitHub 上で急上昇している Python リポジトリについて分析します。

Goのエコシステムは引き続き拡大を続けており、今月の注目リストにはAIエージェントのインフラストラクチャ関連プロジェクトが多数ランクインしています。本記事では、今月のGitHubにおける注目Goリポジトリの状況を分析しています。

CogneeはPythonフレームワークで、LLMを使用してドキュメントから知識グラフを構築します。 しかし、これはセルフホストされたモデルと互換性がありますか？

Best LLM for Cognee を選ぶ際には、グラフ構築の質、幻覚率、ハードウェアの制約のバランスが求められます。
Cognee は、Ollama を介して 32B 以上の低幻覚モデルで優れた性能を発揮しますが、軽量な設定では中規模のオプションも使用可能です。

OllamaのPythonライブラリには、今やネイティブのOllama ウェブ検索機能が搭載されました。わずか数行のコードで、ウェブからのリアルタイム情報をローカルのLLMに追加することで、ハルシネーション（幻覚）を減らし、精度を向上させることができます。

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。

OllamaのWeb検索APIにより、ローカルLLMにリアルタイムのWeb情報を付加できます。このガイドでは、シンプルなAPI呼び出しからフル機能の検索エージェントまで、GoでのWeb検索機能の実装方法を示します。

ローカルでLLM（大規模言語モデル）を動かすことは、現在、開発者、スタートアップ、さらにはエンタープライズのチームにとって現実的な選択肢となっています。 しかし、適切なツールの選択——Ollama、vLLM、LM Studio、LocalAI、あるいはそれ以外のツール——は、あなたの目標によって異なります。

AI の民主化はここにやってきました。 Llama、Mistral、Qwen などのオープンソース大規模言語モデル（LLM）が現在、プロプライエタリなモデルと競合するレベルに達しており、チームは 消費级ハードウェアを使用した AI インフラストラクチャ を構築することで、コストを削減しながらもデータプライバシーとデプロイの完全な制御を維持することが可能になりました。

検索拡張生成（RAG） は、単純なベクター類似度検索を大きく超えた進化を遂げています。 LongRAG、Self-RAG、GraphRAGは、これらの機能の最先端を代表しています。

トークン最適化は、コスト効率の高いLLMアプリケーションと、予算を浪費するだけの実験を分ける重要なスキルです。

HTMLをMarkdownに変換は、LLM（大規模言語モデル）やドキュメンテーションシステム、Hugoなどの静的サイトジェネレーター向けのウェブコンテンツ準備において、現代の開発ワークフローにおいて基本的なタスクです。このガイドは、2026年のドキュメンテーションツール: Markdown、LaTeX、PDFおよび印刷ワークフロー ハブの一部です。

このガイドでは、利用可能な Ollama 用の Go SDK の概要を網羅的に示し、その機能セットを比較します。