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#Embedding

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RAG を「読み物」として設計する 5 観点
AI

RAG を「読み物」として設計する 5 観点

質問応答ではなく、興味から関連記事を提示する RAG。答えではなく問いを返す、読書をガイドする編集者としての RAG 設計。

2026年5月9日
Embedding コストを 1/70 にした 3 つの工夫
AI

Embedding コストを 1/70 にした 3 つの工夫

hash で再計算スキップ / dim を 1536 → 256 / バッチング。月 $42 が $0.6 になった実測。

2026年5月9日
embedding コストを 1/10 にする工夫
AI

embedding コストを 1/10 にする工夫

OpenAI embedding を毎回叩いていては破産する。再計算スキップ・dim 圧縮・バッチング、3 つの基本だけで激減する。

2025年9月17日
RAG の chunk size を 256 に固定する理由
AI

RAG の chunk size を 256 に固定する理由

512 や 1024 でも動く。でも 256 が多くのケースで「ちょうどいい」のはなぜか。検索精度と再構成可能性のバランスから。

2025年7月9日