RAGの書籍一覧

ローカルLLMなど、生成AIを自分好みにカスタマイズできる技術への注目が高まっています。本書は、高価なGPU搭載PCを一切使わず、ブラウザ上の「Google Colaboratory」だけで本格的なLLM実装を学べる入門書です。オープンソースのLLMモデルを使い、RAG構築やファインチューニング、エージェント開発をハンズオン形式で体感し、LLMの理解を深められます。特典のサンプルコードを利用し、手元のノートPC一つで「自分専用AI」を構築できる実践力が身につく一冊です。

「生成AIを導入したけれど、いまいち業務に活かせていない」—そんな悩みを抱えている人のため、生成AIと社内データを組み合わせ、ビジネスの現場で「本当に使える」ナレッジへ変換するノウハウを凝縮しました。RAG（検索拡張生成）などの専門的な仕組みも、現場感のあるユースケースをもとに非エンジニアでもわかるよう噛み砕いて解説。散らばった社内資料を宝の山に変え、付加価値の高いアウトプットを生み出すための「新しいデータ運用」のスタンダードがこの1冊で身につきます。

・本書の構成
Chapter 1　なぜ「生成AI×ナレッジ活用」が今、必要なのか
Chapter 2　生成AI活用技術の全体像を知る
Chapter 3　社内ナレッジを整理する
Chapter 4　ユースケース1：製造業の原因推定×自動復旧
Chapter 5　ユースケース2：非構造化データ活用によるレコメンド高度化
Chapter 6　ユースケース3：大量VoCのコスト最適化×セキュア解析
Chapter 7　生成AIによるナレッジ活用プロジェクトの進め方

本書は、生成AIにおけるコンテキストエンジニアリングの実践的な手法と、宣言型プログラミングによるRAGの実装事例を最新の情報で解説した技術書です。近年、LLMに与える情報の密度が高まりコンテキストウィンドウが巨大化すると、モデルの推論能力が低下するコンテキスト・ロットという現象が知られており、本書はこの課題に対する解決策としてRLMの設計思想を詳述します。RLMはすべてのデータを直接プロンプトに入力するのではなく、コンテキストを外部データとして扱い、LLMが必要な情報のみを動的にコードの実行や再帰的な呼び出しを通じて探索・検証するように設計されているため、従来の静的なアプローチとは異なる柔軟な情報取得が可能になります。また、グラフDBを活用したRAGの実装方法や、RAGで活用されるサービスにおける具体的な適用例について、実践的なコードを交えて紹介しており、開発者がシステム設計において直面する複雑なデータ連携の問題を解決するための具体的な指針を提供します。さらに、RAGでの回答生成に至るLLMのトレース方法についても言及しており、ブラックボックス化しがちな生成プロセスの可視化と検証を通じて、信頼性の高いAIアプリケーションの開発を支援する包括的な内容となっています。
【目次】
はじめに
第1章　本書で紹介するコードについて
第2章　RAGに関連するサービス
第3章　グラフDBとは
第4章　コンテキストエンジニアリング
第5章　コンテキストエンジニアリングの実践：DSPy
第6章　DSPy活用のデモと周辺ツール
著者紹介・あとがき

本書は、AIを活用して動画の内容そのものから検索を可能にする技術の実装方法を扱います。現在の動画検索がタイトルや説明文といったメタデータに依存し、動画の中身を直接検索できないという課題に対し、本書は映像・音声・テキストのマルチモーダル解析による動画理解の仕組みと、従来の検索方法との違いを明確に提示します。動画からシーン検索を実現するための基礎パイプライン構築では、動画の読み込みとメタデータ取得から始まり、シーン境界の検出、音声認識とOCRによるテキスト抽出、画像キャプション生成、そしてマルチモーダル埋め込みを経て検索インデックスを構築するまでの一連の流れを、実際に動作するコードとともに紹介し、さらに埋め込みベクトルの概念や類似度計算、効率的な検索を実現するベクトルデータベースの活用方法を詳述します。加えて、RAGの基本的な仕組みとその動画検索への応用を通じて、検索と生成を組み合わせることでより精度の高い検索結果を提供できる理由を解説し、デモアプリケーションを使って動画のアップロードからシーン解析、ベクトル登録、自然言語検索までを一気通貫で試せるよう構成されています。 動画解析やマルチモーダルAIに興味がある方には必見の一冊です。
【目次】
はじめに
第1章　動画検索について
第2章　内容ベース動画検索
第3章　動画シーン検索の基礎パイプライン構築
第4章　検索基盤の構築
第5章　RAGで広がる動画シーン検索
第6章　デモアプリvideo-searchを動かす
第7章　動画検索の精度を向上させるための手法
第8章　実践的なユースケース
第9章　トラブルシューティング
おわりに

検索技術は進化を続けています。キーワード検索からベクトル検索、さらに生成AIと組み合わせたRAG（Retrieval-Augmented Generation）まで、その可能性は広がるばかりです。本書は、全文検索エンジン「Apache Solr」を活用し、次世代の検索システムを構築するための実践的なガイドです。
従来のキーワード検索では難しかった「ニュアンス検索」「類似画像検索」「レコメンド機能」などを可能にするベクトル検索の仕組みを解説し、Solr上での環境構築や高度なチューニング手法を紹介します。また、生成AIとベクトル検索を組み合わせたRAGシステムの開発方法についても詳しく解説し、検索技術の最新トレンドを実務で活かすためのノウハウを提供します。
Solrを活用した検索システムの構築・運用を行うエンジニアはもちろん、AIや機械学習の知識を活かした検索技術を学びたい方にも最適な一冊です。Solr × ベクトル検索の最前線を、この本でしっかりと学びましょう！

【目次】
第1章　全文検索エンジンApache Solr
第2章　全文検索エンジンとしてのSolr
第3章　ベクトル検索の理論と要素技術
第4章　Solr上でベクトル検索を動かす
第5章　実データを使ったベクトル検索
第6章　生成AIとベクトル検索
第7章　SolrでRAGシステムを構築する
付録A　本書で扱うモデル
付録B　フレームワークとサービス
付録C　Hierarchical Navigate Small World
付録D　もっと活用Solr