はじめに 昨今、AI の進化により、様々な分野での応用が進んでいます。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、RAG( Retrieval-Augmented Generation)が注目されています。RAG は、情報検索と生成を組み合わせた手法であり、特に大規模言語モデル(LLM)と組み合わせることで、その性能を大幅に向上させることができます。 また、NativeRAG や GraphRAG, AgentRAG などさまざまな RAG のバリエーションが登場しており、これらは特定のユースケースやデータセットに対して最適化されています。 今回は、RAG の基本的な概念から、RAG のプロジェクトの進め方、精度向上の方法に至るまで詳しく解説します。 みなさんの GenAI Application の開発に役立てていただければ幸いです。 本記事は 5 万文字を超える大作となっております。 お時

Visual Studio Codeが本体にAI関連機能を組み込みへ、「オープンソースのAIエディタ」になると表明 Visual Studio Code（VS Code）の開発チームは、今後VS Code本体にAI関連機能を組み込んでいき、VS Codeのあらゆる機能面でAIの組み込みを容易にしていくことで、VS Codeを「オープンソースのAIエディタ」にしていく方向性を明らかにしました。 Today, we're announcing plans to make VS Code an open source AI editor. We believe AI development should stay true to VS Code's core principles: open, collaborative, and community-driven. Let's build th