Don't Retrieve, Navigate: Distilling Enterprise Knowledge into Navigable Agent Skills for QA and RAG
Retrieval-Augmented Generation (RAG) grounds LLM responses in external evidence but treats the model as a passive consumer of search results: it never sees how the corpus is organized or what it has not yet retrieved, limiting its ability to backtrack or combine scattered evidence. We present Corpus2Skill, which distills a document corpus into a hierarchical skill directory offline and lets an LLM
RAGとAgentic Searchの戦争を 終わらせに来た!!!
インフルエンサー「RAGは所詮 先の時代の敗北者じゃけェ」 初学者「今までRAGをやってきた僕はまるで…バカじゃないですか!!? 時間がもったいだいっ!!!!」 ってなってると聞いたので、そもそもの誤解と実態について纏めたいと思う。勢いあまってアカウント作ったまま放置してたZennを解禁した。 なんで争いは起こったのか 発端は、私が把握する限りだと、1つは「Claude Codeの初期バージョンではRAG + ローカルベクトルDBを使用していましたが、エージェント型検索の方が一般的にうまく機能することがすぐにわかりました。」という下記のAnthropicエンジニア@bcherny氏からの提言。 そして先日OpenAI創設者の1人であるKarpathy氏から投稿された、LLM Wiki(知識データをローカルに加工・集約しナレッジグラフっぽくしてAgentic Searchする方法)が、RAG
How to Kill the Code Review
Second wave speakers for AIE Europe and CFP for AIE World’s Fair are announced today, and OpenCode is confirmed for Miami! We’ll also be in Melbourne & Singapore. Editor: This is the latest in our guest post program, where we will publish AI Engineering essays worth considering, even if we don’t personally agree with them — having just shipped an AI review tool, this is one of those cases where I
クラウドストレージ vs 自前NAS運用的な話についての私見 - polamjaggy
前提: プライベート＋αくらいでの利用がスコープの話題です 個人的な結論 ゴニョゴニョ 俺はこうしている NAS よくわかんないって方に対する一般的なアドバイス 追記 (安めの) オブジェクトストレージの併用 UPSいるのか問題 データの秘匿、暗号化 ほか 個人的な結論 相反する存在というよりは、相互に補完しあえる存在であると思うので、使い分けたり両方使ったりしたらいい ゴニョゴニョ クラウドストレージにはアカウントBANのリスクがあるという話 特にGoogle Driveのようにストレージ以外のサービスとアカウントが一体なサービスの場合、ストレージの使い方と関係ないところでのペナルティでBANされてしまうかもしれない 厳密にはクラウドストレージであってもプロバイダーの過失によるデータロストのリスクはありはするのだが、大抵のクラウドプロバイダーのそれはウルトラ低いを通り越してアルティメット
Macのデータ保存先に適したNAS比較（LinuxNAS、WindowsNAS）
（写真）左からLinuxNAS、MacBook Air、WindowsNAS （記事公開日：2025年7月9日） 写真や動画、デザインデータなど、日々の作業で大量のファイルを扱うMacユーザーにとって、ストレージ不足やデータのバックアップは避けて通れない課題です。iCloudや外付けHDDといった選択肢もありますが、高速かつデータの共有がしやすい環境を整えたいと考えたとき、有力な選択肢となるのがNAS（Network Attached Storage：ネットワーク対応ストレージ）です。 一口にNASといっても、OSには「Linuxベース」と「Windowsベース」があり、どちらがMacに向いているのかは意外と知られていません。設定のしやすさやTime Machineとの相性、ファイル共有の快適さなど、NASの種類によって使い勝手は大きく異なります。 Macユーザーの視点からNASの導入メリ
【都道府県別】特殊な住所・住居表示 - estie inside blog
こんにちは。estieでデータクオリティーマネージャーをしているkageyuです。estieは不動産データをたくさん扱っており、その場所は住所を使って表すことが多いです。 不動産には「不動産登記番号」や最近国土交通省が整備しつつある「不動産ID」などが存在しますが、大抵の場合は住所と建物名を使って建物が指定されています。そのため、複数の不動産データを統合するとき、主に住所と建物名を使って突合します。 データクオリティーマネージャーとしては、突合処理で 住所が正しく正規化できているか？ 正規化の前後で情報が欠落していないか？ その住所は実在するのか？ などを確認しており、データを見ていると違和感があるのに正しい住所をよく見かけます。私はそんなとき「この地方にはこんな住所もあったなあ」と思うので、今回は都道府県別に特殊な住居表示を解説します。 特殊じゃない住所について 一般的には住所は「○○県
微分「dx」の正体（1） ー 「dy=f'(x)dx」という式は一体なんなのか？｜加藤文元
有料マガジン「加藤文元の「数学する精神」」では、新しく連載「微分「dx」の正体」を始めようと思う。第1回目の今回は、この連載の問題設定や動機について説明しよう。（初回は無料で誰でも読めます。） §1. 微分積分学における不思議な約束事微分積分学を学んだことのある人なら、誰でも一度は以下のようなことを読んだり聞いたりしたことがあるだろう。 関数 $${y = f(x)}$$ の導関数は、極限を用いて $$ f'(x) = \lim_{\Delta x \to 0}\dfrac{f(x+\Delta x) - f(x)}{\Delta x} $$ と定義される。これは極限値なのであって、分数ではない。すなわち、$${dy}$$ と $${dx}$$ というなんらかの「量」がそれぞれ独立に存在して、その「比」をとっているのではない。ライプニッツの記法 $${\dfrac{dy}{dx}}$$ は
『ロビンソン・クルーソー』は本当に長文タイトルだったのか？ - WINDBIRD::ライトノベルブログ
ラノベ界隈において「異世界転生といえば火星のプリンセス」「現代知識チートといえばアーサー王宮廷のコネチカット・ヤンキー」 と並ぶ頻出ネタとして「長文タイトルといえばロビンソン・クルーソー」というものがあります。 Wikipediaによるとその「正式なタイトル」は『ヨークの船乗りロビンソン・クルーソーの生涯と奇妙で驚くべき冒険：彼はアメリカの海岸、大河オロノコ川の河口近くにある無人島で、たった一人で28年間生き延びた；難破によって岸に打ち上げられ、乗組員は彼を除いて全員命を落とした。そして、最終的には海賊によって驚くべき方法で救出された』らしいです。 でもそれって本当なんでしょうか？ べつに私は海外文学の専門家でもなんでもないので、本当に素人の素朴な疑問なんですが。 たとえばWikipediaにアップロードされている『ロビンソン・クルーソー』の初版の扉ページを引用してみましょう。 これ、パッ
「攻殻機動隊」の原作者・士郎正宗氏に一問一答！草薙素子のモデル、読んで面白かった本、SNS社会の受け止め方｜@DIME アットダイム
DIME2025年12月号では、映像化30周年を記念した『攻殻機動隊』を大特集！ 原作者・士郎正宗氏への一問一答をはじめ、歴代監督、バトー役・大塚明夫氏とトグサ役・山寺宏一氏のスペシャル対談など、作品のキーパーソンたちが集結。AI時代の行方からリーダーシップ、組織運営まで、未来を先取りしてきた『攻殻機動隊』から、現代のビジネスパーソンが学ぶべきヒントを探っている。 今回は、8つの質問から滅多に公の場に姿を現さないことで知られる謎多き漫画家・士郎正宗氏の現在地を探る。画業40周年、展覧会開催、新作アニメ放送予定と今年も話題が尽きない今、何を思うのか。 原作者・士郎正宗氏へ一問一答 Q. 1 『攻殻機動隊』で描きたかったテーマ、表現したかったことは？ A. 1 各個人が通信端末を使って連携する様子や、人工知能たちがちょっとヌケていてかわいかったり、冷徹合理的でコワかったり、人間の思惑から逸脱し
片頭痛は頭痛前からすでに始まっている―今後の片頭痛治療では予兆の時系列を知る必要がある― - Neurology 興味を持った「脳神経内科」論文
片頭痛はBlauによると予兆期，前兆期，頭痛期，回復期に分けられます．つまり患者さんは頭痛発作が始まる前から体調のさまざまな変化を経験します．しかしその全貌や症状がどれほどの時間差をもって頭痛に先行するのかは，十分に解明されていませんでした．今回ご紹介するHeadache誌の論文は，米国神経学会のポッドキャスト「Neurology Minute」でも紹介されている注目論文で，今まで見たことのいない図（図上）が書かれていて，今後の頭痛診療へのインパクトが大きいのではないかと思いました． この研究では，成人片頭痛患者20名を対象に，60分間の半構造化インタビューを行い，患者さんが自覚する予兆とその出現タイミングを詳細に評価しています．参加者は平均43.8歳で，月あたり2〜8回片頭痛発作を持つ典型的な患者群でした． さて結果ですが，患者はなんと36種類もの予兆を報告し，1人あたり平均13症状と，
GitHub Copilotを使っている人は全員"copilot-instructions.md"を作成してください - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに GitHub Copilotを使っている開発者の皆さん、.github/copilot-instructions.mdというファイルを作成していますか？ このファイル1つで、Copilotをあなたのプロジェクト専用にカスタマイズし、もっと賢く、便利に使いこなすことができます。 本記事では、その強力な機能と具体的な活用方法を紹介します。 copilot-instructions.mdの紹介 一言で言えば、GitHub Copilot版のCLAUDE.mdです。 つまり、GitHub Copilotに与える指示書です。 このファイ
RAGの精度向上手法、がっつりまとめ【2025年】
この記事は何 ナレッジセンスでは、エンタープライズ向けにRAGサービスを提供しています。その中で「RAGは簡単に作れるけど、精度を上げるのは難しい」という課題に日々向き合っています。本記事は、2024~2025年に公開された研究や事例をもとに、RAGの回答精度を高める代表的なアプローチを ざっくりまとめたものです。 ざっくりサマリー この記事では、企業の社内データを利用したRAG、特に大企業で「エンタープライズRAG」での実装手法についてざっくり理解します。まず、エンタープライズRAGでのよくある課題をお伝えします。その上で、2025年現在の最新動向を踏まえ、評価手法のような基本戦略から、ちょっと高度なテクニックまで、RAGの精度を向上手法を概観します。 （エンタープライズRAGとは、社内の膨大なデータをLLMが活用可能にするためのソリューションのことです。） RAG、実装は簡単。しかし、
J-RAGBench：日本企業でRAGするときの落とし穴とは
はじめに はじめまして。株式会社neoAIの研究開発組織 (neoAI Research) の山本勇太です。 昨今、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実用化が急速に進展しています。RAGは、入力クエリをもとに検索器（Retriever）が文書データから関連文書群を取得し、それに基づき大規模言語モデル（LLM）などの生成器（Generator）が回答を作成する手法です。 LLMは多様な組織から頻繁に新しいモデルが公開されており、RAGの実用上優れているモデル選定のニーズは高いです。したがって、RAGにおけるGenerator選定のための、実用上の能力評価は重要な課題であると言えます。 RAGを実際の現場で使う際は、Genaratorには、Retrieverが取得した関連文書から根拠を正確に抽出する能力だけでなく、複数の関連文書からの根拠の取得及び統合・多
Markdownをプログラミング言語として用いる仕様駆動開発の可能性 ——GitHub Blogより | gihyo.jp
GitHubは2025年9月30日、ブログ記事「Spec-driven development: Using Markdown as a programming language when building with AI」を公開し、Markdownをプログラミング言語として用いる仕様駆動開発の可能性の一端が紹介された。 GitHub Blog: Spec-driven development: Using Markdown as a programming language when building with AI - GitHub Blog プログラムを作成するときにコーディングエージェント利用する場合、もっとも基礎的な使い方として「Xをおこなうアプリを作成」といった指示から開始し、逐次「機能Yを追加」「バグZを修正」といった指示を反復する方法がある。しかしこの方法は、エージェント
GitHub、仕様駆動開発ツールキット「Spec Kit」を紹介 ——コーディングエージェントを利用して仕様を解釈し、開発計画・タスク分解・実装をおこなう | gihyo.jp
GitHub、仕様駆動開発ツールキット「Spec Kit」を紹介 ——コーディングエージェントを利用して仕様を解釈し、開発計画・タスク分解・実装をおこなう GitHubは2025年9月2日、コーディングエージェントを利用した仕様駆動開発（Spec-Driven Development）のためのツールキット「Spec Kit」を開発し、公式ブログで紹介した。仕様を「実行可能」にすることで、開発意図自体をソフトウェア開発の中核に据えることを目指している。 Spec-driven development with AI: Get started with a new open source toolkit - GitHub Blog spec-kit - GitHub Spec Kitは、仕様（Spec）からソフトウェア開発の計画を作成して、その計画をタスクに分解し実装するため
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無書店自治体に再び文化の灯を。「書店＝人と情報が集まる場」と気づき、動いた行政 | 経済産業省 METI Journal ONLINE
モデリングとしてのオントロジと関連ツール | モデリング技術の新しい動向 | Think IT（シンクイット）
Performance of llama.cpp on Apple Silicon M-series · ggml-org/llama.cpp · Discussion #4167
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NHK ONE 認証コードが届かない不具合について | お知らせ
