2025-12-20

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StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(8) LangChain Expression Language (LCEL)によるパイプラインのモジュール化

こんにちはJS2IIUです。「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」の連載も、いよいよ終盤の第8回に突入しました。前回は、Multi-QueryやRe-rankingといった高度な検索戦略を導入し、RAGの精度を劇的に向上させました。しかし、機能を追加するにつれて、...
2025/12/20
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StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(7) 高度なリトリーバル戦略（Multi-Query, Re-ranking）

こんにちはJS2IIUです。連載「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」の第7回です。前回は、ストリーミング応答とチャット履歴の管理を実装し、ユーザー体験（UX）を大幅に向上させました。アプリとしての使い勝手はかなり良くなったはずです。しかし、RAGアプリを運用し始...
2025/12/20
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StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(6) ストリーミング応答とチャット履歴の管理

こんにちは、JS2IIUです。連載「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」の第6回です。前回は、StreamlitとLangChain、そしてVector Storeを統合し、独自のドキュメントに基づいて回答する基本的なRAGアプリを完成させました。これで機能的には...
2025/12/20
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StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(5) 基本の質問応答アプリを完成させる

こんにちは、JS2IIUです。連載「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」の第5回をお届けします。これまで私たちは、AIアプリを構築するための「部品」を一つずつ丁寧に作り上げてきました。UIの基礎: Streamlitの使い方をマスターしました。RAGの概念: 外部...
2025/12/20
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StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(4) エンベディングとローカルVector Storeの構築

こんにちはJS2IIUです。連載「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」の第4回目の記事です。前回は、PDFなどのドキュメントを読み込み、AIが食べやすい一口サイズ（チャンク）に分割するところまでを解説しました。これで手元には大量のテキストデータの断片があります。し...
2025/12/20
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StreamlitとRAGで作る 実用的なAIチャットボット(3) ドキュメントローダーとチャンキングの最適化

こんにちは、JS2IIUです。連載「StreamlitとRAGで作る：実用的なAIチャットボット開発ガイド」の第3回目の記事になりました。前回は、プロンプトに手動で情報を埋め込む「最小構成のRAG」を作成しました。しかし、現実の業務では、「社内Wikiの全記事」や「数百ページのPDFマニュアル」など...
2025/12/20
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