個人投資家駄犬氏×PERAGARU塩谷氏が語る　個人投資家の企業分析と投資判断 🔖 7

単なるSnapdragon対抗ではない、「RTX Spark」が導くWindowsの新時代 🔖 25

“育つ”ナレッジ基盤「LLM Wiki」とは？RAGとの違いをイラスト付きで整理してみた 🔖 115

１ヶ月ほど前に公開され、注目を集めた「LLM Wiki」。 少し時間が経ち、改めてどんなものなのか、ざっくり紐解いてみました！ LLM Wikiとは Andrej Karpathy氏（OpenAIの創業メンバーであり、Tesla元AIシニアディレクター）がGitHub Gistに

“育つ”ナレッジ基盤「LLM Wiki」とは？RAGとの違いをイラスト付きで整理してみた 🔖 115

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「JWT を localStorage に置くな」はなぜ言われるのか、Cookie 回帰までの時系列整理 🔖 464

はじめに Webセキュリティの第一人者である徳丸浩氏が X で、JWT と Cookie セッションの関係についてこんな投稿をされていました。 これはウェブAPI呼び出しの歴史から考えると腑に落ちるのですが、CORSの機能にCookie付与があることからもわかるように、 (1)

【2026・夏最新版】皆様にGoogle CloudでのRAG・Embeddingの最強を、お伝えしたかった。 🔖 1

こんにちは、株式会社FP16の二宮です。前回は日本語RAGのEmbeddingモデルを6構成・2000問で比較しました。https://zenn.dev/fp16/articles/aa48dcae23974e今回はその続きです。Embeddingモデル単体の精度はだいぶ

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SQLiteを利用したハイブリッド検索対応の軽量RAGの実現 🔖 113

こんにちは、データ分析エンジニアの木介です。 RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）では、よくベクトル検索を利用した構成が使われますが、 実務では、業界や企業独自の用語や、IDのような識別子によるドキュメントの特定が必要になることがあ

脆弱性診断・脅威モデリングを行うセキュリティエージェントを実装しました | CyberAgent Developers Blog 🔖 34

こんにちは！システムセキュリティ推進グループの小笠原 (@gassara5) です。 最近では連日のサプライチェーン攻撃の増加やClaude Mythosを始めとしたAIのサイバー攻撃能力を考えると、守り側もAIを使わずにはいられない時代になりました。 今回は、私たちが実装したセ

ZenkakuHiraganaさんのPRで将軍がOpenCode対応、そしてまた183ドル溶けた 🔖 20

結論から言う multi-agent-shogun が OpenCode に正式対応した。 これで将軍システムは、Claude Code、Codex CLI、GitHub Copilot、Kimi Code、OpenCode の 5 CLI対応になった。 しかも今回の主役はオレで

せっかくSnowflake構築するのならTerraform(Terragrunt) で構築しよう【その①】※Quickstart体験 🔖 2

はじめにこんにちは。kayoです。今日はTerraformについて学んでいきます。Terraformは、HashiCorp社により開発されているオープンソースのツールであり、インフラリソースをコードで管理するInfrastructure as Code（IaC）ツールです。

データの読み書きを自動で学習するRAG手法 🔖 2

導入こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。今回は、情報の書き込みと読み込み方法を相互に学習させることで、ドキュメントに適した検索が実現できるようになる手法「SAGE」について紹介します。https://arxiv.org/pdf/2605.12061 サマ

【AWS】ロールベースによるレスポンスマスキングでセキュアなRAGを実現する 🔖 1

はじめにRAGを利用する際、「一般職と管理職で、同じ質問に対して返ってくる情報を変えたい」といった要件要望があるかと思います。これをAWSのマネージドサービスだけでフルサーバーレスで作れないかなと思って試してみました。例えば「山田太郎の電話番号を教えて」と聞いたときに...

RAGの評価データセットをユーザーと一緒に作って、思った以上に良かった 🔖 1

機械学習エンジニアの竹本です。普段は、製造業の膨大なドキュメントを対象にしたRetrieval-Augmented Generation（RAG）の検証に取り組んでおり、その一環として社内検証向けのベンチマークデータセットを作成しました。同じ課題を抱えるエンジニアの方の参考になれ

【RAG】「キーワード検索1回」だけで、精度を出す。 🔖 39

本記事では、RAGの精度を高めるための「SIRA」という手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、「キーワード検索1回だけ」で高いRAG

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コンパニオンAIの記憶を、普通のRAGじゃない設計にした話 🔖 4

コンパニオンを名乗るAIには記憶が要る。何度も会って、前回の文脈を覚えていて、こちらが変わっていくと向こうも少しずつ変わっていく — これが続かないと、毎回「はじめまして」のアシスタントと変わらない。ところがいざ作りはじめると、いま主流のRAG文献はあまり助けてくれなかった。R

RAGのRetrieve戦略 — Adaptive RAGの変遷 🔖 2

Adaptive RAGとはAdaptive RAG（または Adaptive Retrieval）は、retrieve するタイミング・回数・戦略をクエリやモデル状態に応じて動的に変えるRAG手法群を指す総称です。素朴なSingle-step RAGが抱える構造的な問題に対

Linuxの主要ディストリビューションに影響がある深刻な脆弱性「Dirty Frag」 🔖 31

ほぼすべての主要なLinuxディストリビューションでローカルユーザーがroot権限を取得可能な脆弱(ぜいじゃく)性「Dirty Frag」が報告されました。セキュリティ専門家によると攻撃の成功率は極めて高く、また、攻撃に失敗してもカーネルパニックを引き起こさないため危険性も高いと

GitHub - V4bel/dirtyfrag 🔖 35

Agentic Graph RAG MCPのススメ — Graph RAGは「単発」ではなく「対話」になった 🔖 60

みなさまこんにちは！エアークローゼットでCTOをしている辻です。 これまでに DB Graph MCP、社内MCP群の全体像、Biz Graph、Sandbox MCP と、社内向けに作っているMCPサーバーを順に紹介してきました。 DB Graph は ORM 解析からのスキー

RAGで人間の脳を再現して必要な情報だけを取り出す手法 🔖 1

導入こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。今回は人間の脳を再現して情報を検索し、さらに必要な情報にだけ整理することで高い精度を実現する手法「NeocorRAG」について紹介します。https://arxiv.org/pdf/2604.27852 サマリー

【AWS】RAGのベクトルストア、S3 VectorsとOpenSearchどっちを選ぶ? 🔖 2

はじめにおいおい、何番煎じのネタだよ..と思ったかもしれませんが、このS3 VectorsとOpenSearchって意外と比較検証の記事があまりなくて、S3 Vectorsを試してみたの記事が多かったので書いてみました。本記事では、AWS上でRAGを構築する際の代表的...

ベクトルを使わないRAG。全てのナレッジを階層化する手法 🔖 164

本記事では、RAGの性能を高めるための「Corpus2Skill」という手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、「ベクト

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本記事では、RAGの性能を高めるための「Corpus2Skill」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何この記事は、「ベ

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【RAG】企業のナレッジを、AIで書き直す。 🔖 169

本記事では、RAGの性能を高めるための「WriteBack-RAG」という手法について、ざっくり理解します。 株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、RAGのナレッジベー

Azure AI SearchのAgentic Retrievalを使ってAgentic RAG実現 🔖 9

こんにちは、2年目エンジニアの飯棲です。 すっかり暖かくなり春本番ですね。 オフィス近くの公園に咲く桜がとても綺麗でした。 今回は、Microsoft Azureのプレビューとして新たに追加されたAgentic Retrieval について紹介します。 これにより、RAG を備え

【RAG】企業のナレッジを、AIで書き直す。 🔖 169

本記事では、RAGの性能を高めるための「WriteBack-RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何この記事は、RAGのナレッジ

Embedding modelの「内在的な双曲性」を利用したRAG精度の向上と階層矛盾検知の可能性 - Spicescode Tech Blog 🔖 43

スパイスコード CTO の櫻木です (X: https://x.com/ysrhspyoshi). スパイスコードは,「ロカルメ・オーダー」 order.localmet.com という AI Agent を内包した ERP サービスを開発・提供しているスタートアップです. 前回

RAGとAgentic Searchの戦争を 終わらせに来た!!! 🔖 67

インフルエンサー「RAGは所詮 先の時代の敗北者じゃけェ」 初学者「今までRAGをやってきた僕はまるで…バカじゃないですか!!?　時間がもったいだいっ!!!!」 ってなってると聞いたので、そもそもの誤解と実態について纏めたいと思う。勢いあまってアカウント作ったまま放置してたZen

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【海外記事紹介】Karpathy氏「RAGはもう古い」—LLMが自動管理する永続的知識ベースの衝撃 🔖 28

4月4日、元Tesla AI責任者でOpenAI創設メンバーのAndrej Karpathy氏が「LLM Wiki」と題したGistを公開した。 RAGの根本的問題を解決する革新的アプローチ Karpathy氏が提案したのは、従来のRAG（Retrieval-Augmented

異常を説明し行動を導くAI：LLM×RAGによる説明性の付加とアクションレコメンドモデルを解説 🔖 6

Insight Edgeのデータサイエンティストの山科です。 今回は、画像に対する異常検知結果をLLMで解釈させることに加えて、RAGを組み込むことでアクション提案まで行う手法について検証を行いましたので、その結果について記載したいと思います。 なお、本内容は先日開催された言語処

RAGの最適化手法が多すぎて迷子になったので、整理したら全体像が見えた 🔖 6

なぜRAGを学んだかRAGという技術を知り、検索の仕組みにもこうした手法が使われていることに興味を持ったのがきっかけ。自分でもRAGを活用した検索アプリを作ってみたいと思った。とりあえず、基礎から応用まで網羅してるRAGの教材を読み込んだ。ボリュームはかなりあった。読む前の

【AWS】FrontierAgentsで実現するAIOps【FrontierAgent】 🔖 1

はじめに前回の記事ではAWSのSecurityAgentとDevOpsAgentのセットアップについて解説しましたが、この記事ではより実践的な活用方法を解説します。SecurityAgentによるGitHubのプルリクエスト(PR)のセキュリティレビューや、設計書のレ...

【消費トークン1/12】コーディングエージェントにRAGは罠だった。「検索」ではなく「コンパイル」するDAGツールを作った話 🔖 30

はじめに Claude Code や Cursor といった，Coding Agent ツールに思った通りのコードを書かせるために，ドキュメントやルールをせっせと生産する時代になったわけですが，ドキュメントが増えれば増えるほど，AI は正しいドキュメントを探すためにたくさんの T

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文書の内容を学習なしでLLMに反映、Sakana AIの新技術　RAG代替は可能か 🔖 26

Sakana AI（サカナAI）は2026年2月末、LLM（大規模言語モデル）に独自情報を反映させるための新たな手法「Doc-to-LoRA」を発表した。情報を即座にモデルに反映させられるのが特徴だ。Sakana AIのRujikorn Charakorn（ルジコーン・チャラコー

【RAG】1000万文字の会話を理解させる手法 🔖 5

導入こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。今回は超長文をLLMが理解できるようにするための手法、「SRLM」について紹介します。https://arxiv.org/pdf/2603.15653 サマリーLLMの性能は日々向上していますが、超長文に対しては

gemini embedding 2 で "資料単位のナレッジ化" が容易に！？OCRできない見た目の知識をRAG化する 🔖 48

2026年3月、Google から gemini-embedding-2-preview が登場しました。これは テキスト・画像・動画・音声・PDF を単一の埋め込み空間にマッピングできる、マルチモーダル embedding モデルです。 これを見て、個人的にかなり大きいと感じた

RAGの文書検索でも「サブエージェント」を活用する手法 🔖 2

本記事では、RAGの性能を高めるための「SPD-RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何この記事は、RAGの精度を上げるための手

米国で話題のRAGのセキュリティ脅威についてまとめてみた 🔖 282

はじめに こんばんは、mirukyです。 前回の記事「コーディングが楽になったからこそ気をつけるべきセキュリティ」では、AIコーディング時代のセキュリティリスクについてまとめました。 今回は、あの記事の中では深く触れられなかったRAG（Retrieval-Augmented Ge

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すべてのPCに「Xbox モード」を展開 ～「GDC 2026」に先駆けMicrosoftが発表／過去10年で最大のツール拡充、初回ロード時間の大幅短縮や「DirectStorage」の強化も 🔖 29

【Python+ローカルLLM】AIコーディングエージェントをRAGに組み合わせてみた 🔖 32

はじめに 「社内ドキュメントに自然言語で質問できたら便利じゃないか？」 「しかも、コードの書き方まで聞けたら最高じゃないか？」 そんな欲張りな発想から生まれたのが Django-RAG　（Ver.2） です。 以前投稿した Agentic Coder の記事では、ローカルLLMで

BigQuery AI関数だけでRAGを構築する ― Embedding生成から類似検索まで 🔖 32

はじめに BigQuery の AI 関数（AI.EMBED・AI.SIMILARITY・VECTOR_SEARCH）を使えば、外部のベクトルDBや追加インフラなしで RAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築できます。 以前は CREATE M

PDFをマルチモーダル画像解析してRAGの精度を検証 🔖 6

PDFのRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）精度を上げるため、PDFをマルチモーダル画像解析する方法[1]を検証してみました。 準備RAGフレームワークLlamaIndexのTypeScript版と、OpenAIのgpt-5-