RAGが薄い回答を返す原因はモデルでなくパイプライン設計にある

📝 元記事: https://suwa-sh.github.io/zenn-conten... 🗂 章立て 00:00 RAGの回答精度を左右する非構造データ継続パイプライン設計 00:35 競争軸は「モデル」から「文脈の供給」へ 01:15 「薄い回答」の正体は、モデルではなくデータのハルシネーション 02:03 Context Data Pipeline：6つの精製工程 02:39 システムコンテキスト：知識の所有者からAI利用者への血流 03:27 深掘り：チャンク戦略（検索精度の土台） 04:21 深掘り：意味付け（Enrichment）エンジン 05:11 継続供給と同期：鮮度とコストのトレードオフ 05:55 プラットフォーム選定マトリクス 06:51 概念データモデル：パイプライン内の情報のライフサイクル 07:34 評価と品質ガバナンス（RAGAS と LLM-as-a-Judge） 08:19 運用設計：コスト最適化とセキュリティのトレードオフ 09:04 ベストプラクティス：よくある誤解と現実 09:52 トラブルシューティング診断マトリクス 10:40 結論：コンテキストとは、詰め込むものではなく「事前計算」されるものである （音声: ElevenLabs / スライド: NotebookLM / 編集: Remotion） ━━━━━━━━━━━━━━━ 💬 お仕事のご相談・お問い合わせ https://suwa-sh.github.io/profile/#Co... 📺 チャンネル登録 https://www.youtube.com/@suwa-sh?sub_... 📚 記事で深掘り Zenn: https://zenn.dev/suwash note: https://note.com/suwash 🔗 プロフィール・その他リンク https://suwa-sh.github.io/profile/