日本語PDFで「Keyword search is all you need」を試す：Agent RAGとVector RAGの精度・コスト

AAAI 2026に採択されたAmazonの研究チームの論文 Keyword search is all you need（arXiv:2602.23368）は、「LLMエージェントにシェルコマンドを持たせたキーワード検索によって、管理にコストがかかるベクトルDBを代替しつつも、ベクトルDB RAGの90%程度の精度を出すことが可能」と主張しています。 論文の評価は英語テキストPDF・Anthropic Claude 3 Sonnet（Amazon Bedrock）で行われています。 本稿は、この手法を日本語PDF・claude-sonnet-4-6（2026年5月時点）で個人的に試した記録です。 確認したかったのは以下の3点です。 日本語でも同じように機能するのか コスト面でどのような差があるのか 精度に違いはあるのか この記事では、論文で提案されている「キーワード検索ベースのAgent

[yarumato]

“Amazonの研究チームの論文「LLMエージェントにシェルコマンドを持たせたキーワード検索によって、管理にコストがかかるベクトルDBを代替しつつも、ベクトルDB RAGの90%程度の精度を出すことが可能」と主張”

[hasiduki]

ほーん！！！！！！！！