RAG＝ベクトルDBは誤解。BM25、Web検索、GraphRAGなど7つの手法を比較表で整理。データ規模・コスト・精度での選び方を解説します。 はじめに 「RAGを導入したい」という話になると、多くの場合「じゃあベクトルDBを選定しなきゃ」という流れになります。 弊社でもRAG構築・導入支援サービスを提供しており、RAGについて説明する機会が多くあります。その中で「RAG」と「ベクトル検索」を同じ文脈で質問されることがよくあります。 確かに、トレンドとしてRAGとベクトル検索を同じ文脈で語ることは間違い

はじめに こんにちは！データ推進室 2025年度新卒の門倉・萩原です。 新人研修の様子を紹介するブログシリーズ、今回は「Dev

2025年11月26日から29日の4日間、千葉県の幕張メッセにて「第9回鉄道技術展2025（Mass-Trans Innovation Japan 2025）」が開催されました。AWSはこの展示会に出展し、クラウドとAIを活用した鉄道保全システムのソリューションをご紹介しました。 1. 鉄道技術展とは 鉄道技術展（Mass-Trans Innovation Japan）は、鉄道に関する最新技術や製品、サービスが一堂に会する日本最大級の専門展示会です。車両、軌道、電気、信号、通信、保安、運行管理など、鉄道事

こんにちは。新人のtknです。最近、急にめっきり寒くなりましたね。 今年が明けてからでしょうか、冠婚葬祭イベントが急に発生し、装備一式を急遽用意することになりお財布もすっかり寂しくなってしまいました。昔は全て制服で済んでいたのに……大人になるってこういうことでしょうか……。 さて本日は、私の配属部署で取り扱っている、InfoWeaveという製品の RAGサービスにおいて扱える 3つのベクトルデータベース（ Pinecone , Amazon Bedrock Knowledge Bases , Amazon

GitHub Copilot Agent Skillsとは何か、基本を解説。SKILL.mdの書き方、ディレクトリ構造、Claude Code互換性まで実用例付きで学べる入門ガイド。 はじめに ども！GitHub Copilotのブログを連日お届けしている龍ちゃんです。最近ブログを書きすぎて導入文のスタックがなくなってきちゃいました。 以前「 GitHub Copilot設定5種を網羅！生産性を最大化する使い分け術 」という記事を書きましたが、そこでは補足として軽めに紹介していた「 Agent Skill

PSSLの佐々木です LLMアプリを作ろうとすると、LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel…と様々なフレームワークが出てきます。「結局どれを使えばいいの？」と迷ってしまうことはありませんか？ 例えばPythonでRAGアプリを作ろうとGoogle検索すると、LangChainのサンプル、LlamaIndexのサンプル、素のSDKで書いてる記事…と情報が錯綜していて混乱します。とほほ。。 この記事では、各LLMフレームワークの種類とその特徴、そして「

本記事はAWSとSAPが共同で執筆しました。成功したパートナーシップとこのブログ記事への貢献について、SAP Joule For Consultantチームの Sachin Kaura 氏に感謝いたします。 はじめに：コンサルタントが直面する課題 SAPコンサルタントが複雑なクラウドトランスフォーメーションプロジェクトに取り組む機会が増える中、重要な実装ガイダンスやベストプラクティスへのアクセスが課題となっています。コンサルタントは、特定のお客様のシナリオに適した情報を見つけるために、膨大なドキュメント、

こんにちは！SCSKの野口です。 前回のプロローグでは、AP基盤ドキュメントに「必要な情報へたどり着きにくい」という課題があり、RAGで“探すコスト”を下げられないか、という問題意識を共有しました（連載の背景は前回のプロローグ記事をご覧ください） 「その質問、ドキュメントに書いてある」問題を終わらせたい：RAG連載を始めます 社内ナレッジをRAGで活用し、膨大なドキュメントから必要情報を素早く見つける仕組みを目指します。本記事では連載開始の背景と、RAG基礎〜Bedrock実装・アプリ/エージェント構築ま

こんにちは！SCSKの野口です。 早速ですが皆さんに質問です。 「業務でRAGを活用していますか？」 本記事は、これからTechHarmoneyでRAGに関する記事をシリーズとして執筆していくにあたり、 なぜ書こうと思ったのか 、 そして 今後どのようなテーマを扱う予定か を最初に整理する”プロローグ”です。 背景：ドキュメントはあるのに、探すのが難しい 私は普段、アプリケーション基盤（AP基盤）チームに所属しており、業務チームから基盤部品に関する質問を受けることがあります。 AP

1. はじめに こんにちは。株式会社タイミーのデータサイエンスグループ（以下、DSG）でグループマネージャーを務めている菊地です。 前回の記事 では、タイミーのDSGが認知負荷をコントロールするために仮想チームという形態をとり、チームトポロジーの考え方をベースに組織を運営していることをお話ししました。 その中で、MLOpsエンジニア主体のプラットフォームチームの役割を「専門性を最大化するための共通基盤を提供すること」と定義しました。現在、その基盤の上でホットなトピックとなっているのが、LLMをはじめとする

この シリーズのパート1 では、Amazon Q BusinessとAmazon Bedrockの力を組み合わせて、SAP Early Watch Reportsから実用的なインサイトを得る方法、およびBusiness Data Automationを使用したIntelligent Document ProcessingをSAPシステムの請求書データ処理に使用する方法を検討しました。この投稿では、Amazon Bedrock Knowledge Bases for Structured Dataを使用して

みなさん、明けましておめでとうございます！AWS ソリューションアーキテクトの野間です。　2026年最初の週刊生成AIです。 午年の2026年がスタートしました。馬が疾走するように、生成AI の世界も驚くべきスピードで進化しています。昨年は基盤モデルの飛躍的な性能向上やエンタープライズ活用の本格化など、大きな進展がありました。今年はその勢いがさらに加速し、現場で使える実践的なソリューションがどんどん生まれる年になりそうですね。技術の進歩速きこと駿馬の如し。これを見極め、適切に活用する智慧こそが求められる時

目次 はじめに エンジニア内定者研修について エンジニア内定者研修の概要 エンジニア内定者研修の目的 エンジニア内定者研修カリキュラム 前回からの改善点 ターミナルおよび Git/GitHub の基礎・プログラム基礎 ネットワーク／インフラ基礎 DB 研修 Web 基礎・Web アプリケーション開発基礎 AI開発基礎 受講者のフィードバック おわりに はじめに こんにちは。 開発本部開発1部トモニテ開発部所属の庄司( @ktanonymous )です。 弊社では、内定者向けとしては2回目となる内定者研修を

こんにちは AIチームの戸田です 今回は文章検索をひとつのパッケージで実現できる txtai を紹介したいと思います。 LLMは強力ですが、手元の社内資料や議事録などの固有データに関する質問には回答することができません。そこで重要になるのがRAG（Retrieval Augmented Generation）です。 固有データを検索し、関連コンテキストを取り出してPromptとしてLLMに渡すことで、固有データに関する質問に対しても回答することができるようになります。実務での活用において、現在も多くの企業

はじめに 先日サンフランシスコで開催されたMicrosoft Ignite 2025に参加してきました。 Microsoft Ignite は、Microsoft が年に一度主催する 世界有数の技術カンファレンス であり、最新のクラウド、AI、セキュリティ、開発者ツール、データプラットフォームなどに関する発表やデモが行われました。2025 年の Ignite では、現地参加者 2 万人超、オンライン参加登録者 20 万人超という規模のもと、400 を超えるセッションや専門家ディスカッションが行われました。