RAG GoogleがRAGを終わらせた?Geminiの新ファイル検索機能
Googleが新たにリリースしたGemini APIのファイル検索機能は、従来の複雑なRAG(検索拡張生成)システム構築の常識を覆す革新的なソリューションである。わずか数行のコードでフルマネージド型のRAGシステムを実装でき、埋め込み計算に...
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RAG Googleによる無料RAG(ファイル検索)とアプリ開発:実証テスト
Googleが提供する無料のRAGサービス「ファイル検索」の実演と、科学研究におけるRAGシステムの重要性を検証した最新研究を紹介する動画である。ダークマターに関する複数のPDFをアップロードし、Googleが自動構築するベクトル空間での意...
AIエージェント 固有値の後：EIGEN-1マルチエージェントRAG
この動画は、マルチエージェントシステムにおけるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の最新研究であるEIGEN-1フレームワークについて解説している。従来のLLMが単体で22%程度の精度しか達成できなかった科...
RAG HiRAG：GraphRAGの階層的推論（最高のRAG？）
この動画は、従来のフラットな知識グラフの限界を克服するために開発された新しいRAGシステム「HiRAG」について解説している。HiRAGは階層的推論を可能にするGraphRAGの発展形であり、複雑性の異なるレベル間を橋渡しする仕組みを持つ。...
RAG ComoRAGとREX-RAGによるRAGエージェンシー（RAG 3.0）の具現化
この動画では、次世代の検索拡張生成システムであるRAG 3.0の最新研究を紹介している。具体的には、武漢大学が開発したRex-RAGと華南理工大学が開発したComoRAGという二つの革新的システムについて詳解する。Rex-RAGは行き詰まり...
RAG エージェント型ハイパーグラフRAG with RL: Graph-R1
この動画では、北京大学が開発したハイパーグラフRAGシステムと強化学習を組み合わせた革新的な「Graph-R1」について解説している。従来のグラフRAGシステムを超えて、より高次元で複雑な知識構造を扱えるハイパーグラフを採用し、完全に人間を...
RAG RAG 3.0における強化学習：自己学習AIエージェントの推論（清華大学）
この動画では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と強化学習を組み合わせた新しいフレームワーク「RAG 3.0」について解説している。従来のAIエージェントが抱える無限ループ問題や、いつ内部知識に頼り、いつ...
RAG LangExtract + RAG：メタデータフィルタリングによるより賢い検索
この動画は、検索拡張生成（RAG）システムにおける検索精度向上のためのメタデータフィルタリング手法を解説している。従来のRAGシステムでは異なるバージョンの文書から無作為にチャンクが取得されるため、LLMが混乱する問題があった。この課題に対...
RAG LangExtract：雑然としたテキストをGraph-RAGインサイトに変換する
この動画では、Googleのオープンソースプロジェクト「LangExtract」について詳しく解説されている。非構造化テキストから構造化データを抽出し、カスタムスキーマを定義して必要な情報を抽出する機能を持つPythonパッケージである。エ...
RAG 長文文脈推論：RAGとICLが失敗する理由
この動画は「Needle in a Haystack」テストの根本的な問題点を暴露し、現在の大規模言語モデルが長文文脈での真の推論能力を持たないことを明らかにする新研究「Needle Chain」について解説している。従来のテストは単一の事...
RAG チャンク化入門：企業AIプロジェクトを破綻させる見えないボトルネック
この動画は、AI導入における最も重要でありながら軽視されがちなチャンク化技術について詳しく解説している。企業のRAG（検索拡張生成）システムにおいて、不適切なチャンク化が如何に深刻な問題を引き起こすかを実例とともに示し、効果的なチャンク化の...
RAG GraphRAGの惑星規模知識グラフへのスケーリング
この動画では、従来のRAG（検索拡張生成）システムを大幅に拡張したGraphRAGの最新技術について解説している。単純なテキスト検索から知識グラフベースの複雑な推論システムへの進化を詳細に分析し、Gears、Susan（QM）、PyG 2....
RAG ついに信頼できるAIが登場？
プリンストン大学の内部化された推論システムと外部化された検証システムという2つの異なるAIアプローチを比較分析した動画である。従来のRAGシステムの限界を指摘し、グラフRAGによる決定論的クエリが如何にして医薬品副作用検索において99%以上...
RAG localGPT 2.0 – 最高のプライベートRAGシステムの構築
この動画は、プライベートなRAG（検索拡張生成）システムであるlocalGPT 2.0の新バージョンについて詳しく解説している。従来版よりもフレームワーク的な設計となり、ユーザーが様々な検索システムやハイパーパラメータを試せるようになった点...
RAG RAGに必要な唯一の埋め込みモデル
本動画では、テキストと画像の両方に対応し、29の異なる言語をサポートする革新的な埋め込みモデル「JA embedding V4」について解説している。このモデルは従来の単一ベクトル表現と多ベクトル表現の両方に対応し、LoRAアダプターを活用...
RAG RAG：企業の80%が使用する400億ドルのAI技術—ついに完全解説
この動画では、企業の80%が採用している400億ドル規模のAI技術「RAG（検索拡張生成）」について包括的に解説している。RAGは大規模言語モデルの知識の古さ、ハルシネーション、企業データへのアクセス不能といった根本的問題を解決する技術であ...