こんにちは、MEKIKI X AIハッカソンもくもく勉強会の12日目を担当するYokoiです！ 普段はモダナイゼーション案件で生成AIの活用支援をしています。プライベートではドライブとサウナにハマっています。 今日は、ローカル環境で完結するRAG構築について書いてみました。 2025年10月22日、ついに LangChain v1 がリリースされました。 API 設計やエージェント機能が大きく進化しましたが、ネット上にはまだ v0 系の情報が多く、最新仕様で実装しようとすると意外とつまずきがちです。 そこ

目次 はじめに 再帰チャンキング (Recursive Chunking) とは 概略 分割のイメージ Recursive Chunkingによる分割結果 参考URL 実践：インデキシング 1. 準備 2. Inference Endpoint の作成 3. インデックスの作成 4. マッピングの追加 5. ドキュメントの取り込み 6. データの反映 実践：検索と結果検証 ケース1. 表データの検索 考察 比較：Sentence Chunking の場合 ケース2. 階層が深いブロックの検索 比較：Wor

こんにちは、AIテクノロ ジー グループの辻埜です。 本記事は Enigmo Advent Calendar 2025 の12日目の記事です。 普段はデータサイエンティストとして 機械学習 を用いたシステムの開発運用や、社内のAI活用推進を担当しています。 近年、生成AIの活用が進む中で、 エニグモ でも社内のAI活用を推進するため、Difyという生成AIアプリ開発ツールを活用した取り組みを行っています。Difyは非エンジニアでもAIを組み込んだワークフローを簡単に構築できるツールです。 dify.ai

はじめに Corporate Engineering で社内システムの開発・運用を担当している瀧山です。 先日2025年11月14日に行われた、Salesforceが主催するハッカソンイベント「Agentforce Hackathon Tokyo」にTeam RevCommとして出場しました。今回は、そこで開発したソリューションの概要や技術構成、そして結果から得られた学びについて共有したいと思います。 本ブログ内で書かないこと Agentforceの設定に関する詳細な手順 Apex等の具体的なコーディング

この記事は Insight Edge Advent Calendar 2025 の10日目です。 こんにちは、Insight Edgeの齊藤です。 生成AIサービスの進化は著しいものがあります。「会話しながらアプリを作る」「文章で要件を書くだけで構造を提案してくれる」といった体験が、いよいよ現実の選択肢になってきました。 私自身は普段エンジニアとしてコードを書いていますが、「ノーコード／ローコードでどこまで実現できるのか」「どの領域からは従来どおりコードを書いた方がよいのか」を見極めることが、技術の目利き

はじめに 前回の記事では、LangfuseをAWS上にデプロイしてLLMアプリケーションのトレースを可視化する方法をご紹介しました。トレースによって「何が起きているか」は見えるようになりましたが、これだけでは「その回答は良いのか悪いのか」を判断することはできません。 そこで今回は、Langfuseの「評価」機能を使って、LLMの回答品質を自動で数値化し、ダッシュボードでリアルタイムに可視化する方法をご紹介します。 前提条件 Langfuse環境 ( 前回の記事でデプロイ済み ) 観測対象のRAGシステム

この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の9日目の記事です。 はじめに NTTデータグループ 技術革新統括本部の大谷です。 私たちのチームでは、RFP（Request for Proposal）に対する非機能要件の抜け漏れチェックを生成AIで自動化する取り組みを進めています。昨年度トピックス発信も行っているので、ぜひ見てもらえると嬉しいです！ https://www.nttdata.com/global/ja/news/topics/2024/121300/ 現在は、さらに精度を

はじめに 本日、Snowflake Intelligence がついに GAとなりました。 これを記念して、改めてこの新機能の魅力を皆さんにご紹介したいと思います。 Snowflake Intelligenceはプレビュー期間中からすでに多くの注目を集めており、ブログ記事やお客様からのお問い合わせを通じて、その関心と期待の大きさを強く感じています。 私自身もこれまでに、Snowflakeの新機能をいくつか検証してきましたが、その中でも印象に残っているのがCortex Agentsの検証です。Cortex

こんにちは、SCSK斉藤です🐧 2025年11月にSnowflake Intelligenceがついに一般提供(GA)になりました。こちらは生成AIを利用して自然言語によるデータ検索や要約を可能にしてくれるインテリジェンスエージェントサービスです。 前回のブログでは、Snowflake Intelligenceの概要とセットアップ方法について弊社松岡より紹介しました。今回はその続きとして、実際にSnowflake Intelligenceを利用する為の過程・SCSKならではの支援について案内します！ Sn

G-gen の杉村です。BigQuery の 自動エンベディング生成 機能の概要と、簡単な検証結果を紹介します。自動エンベディング生成を使うと、テーブルの特定列のデータが挿入されたり更新されたりしたときに、自動的にエンベディングが生成され、セマンティック検索や RAG に利用することができます。 はじめに BigQuery の自動エンベディング生成とは 料金 制限事項 接続の作成と設定 接続とは 接続の新規作成 サービスアカウントへの権限付与 テーブルの作成 レコードの挿入 エンベディング生成状況の追跡

こんにちは、AI Shift AI Solution事業部 Forward Deployed Engineer(FDE)の若泉です。 この記事は AI Shift Advent Calendar 2025 の6日目の記事です。 はじめに ここ最近、資料作成AIが次々と登場しています。 「文章入れたら、もうスライドになる」が当たり前になりつつある一方で、提案資料を作る側としてはこう思うこともあります。 テンプレはウチの会社のやつ使いたい 提案資料には“お作法”があって、自由に作られると逆に困る .pptx

みなさんこんにちは。 こちらは AI Lab Advent Calendar 6日目 の記事です。 ...

MEKIKI X AIハッカソンもぐもぐ勉強会 Advent Calendar 2025の5日目を担当する古谷です。 2025年6月にDatadogから提供開始されたDatadog LLM Observabilityを実際に動かしてみたので、今回はその検証レポートをお届けします。 そもそもLLM Observabilityとは？ 生成AIアプリケーションの開発が加速する一方で、その内部動作はブラックボックス化しやすいという課題があります。特にRAGやMCP等を含むAIエージェントでは、 プロンプト → 応

本記事は 2025 年 12 月 2 日 に公開された「 Amazon S3 Vectors now generally available with increased scale and performance 」を翻訳したものです。 Amazon S3 Vectors がスケールとパフォーマンスを大幅に向上させて一般提供を開始しました。S3 Vectors は、ベクトルデータの保存とクエリをネイティブにサポートする初のクラウドオブジェクトストレージです。専用のベクトルデータベースソリューションと比較

参照：「AWS Introduces Automated Reasoning Checks」 ^1 この記事は KINTOテクノロジーズ Advent Calendar 2025 の3日目の記事です🎅🎄 0. はじめに KINTOテクノロジーズのCloud Infrastructure G(CIG)でInfrastructure Architectを担当している劉(YOU)です。 2024年12月、AWSは生成AIの数学的証明と論理的推論を実現することができる自動推論を re:inventで発表 しました