RAG本番運用パターン:精度劣化を防ぐ評価ループとembedding更新戦略
RAG(Retrieval-Augmented Generation)を本番運用するための評価ループ、embedding 更新、再ランクの設計パターンを、Zenn の AI 実践ガイドを参照しながら2026年版として整理する。
Growth Lab編集部
読了時間 約10分
読み込み中...
2 件の記事が見つかりました
RAG(Retrieval-Augmented Generation)を本番運用するための評価ループ、embedding 更新、再ランクの設計パターンを、Zenn の AI 実践ガイドを参照しながら2026年版として整理する。
AI検索(Perplexity・Google AI Overviews)はページの冒頭コンテンツで関連性を判定する。最初の200語で主要クエリに完全回答する「冒頭200語ルール」を、GEO の最重要テクニックとして実装パターンとともに整理する。