TECH QMDという風向計：RAG時代に「検索」が再び主役になる理由
GitHubで公開から1週間ほどで1万スターを超えた「QMD（Query Markup Documents）」というプロジェクトが、技術者の間で話題になっている。Markdownドキュメントを対象に、BM25による全文検索、ベクトル検索、そ...
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HowTo RAG以前のDify ─ 中小零細がAI導入で失敗しないための実践記
RAGや高額なAIキットを導入する前に読むべき一ページ。中小零細がAI導入で失敗しないために、DifyとローカルLLMで「何もしないAI」から始める理由を実践ベースで解説する。
TECH Difyマーケットプレイスが暴いた、生成AIインフラの現実──ツールDL数から読む「賢さより互換性」の時代
Difyマーケットプレイスのダウンロード数を手がかりに、生成AIインフラの現在地を分析。モデル互換性、API前提ツール、MCP拡張、RAGとストレージの選別など、実際に「使われている」選択からAIの現実を読み解く。
HowTo AIアプリ構築シリーズ
AIを“使う側”ではなく“仕組みに組み込む側”へ――。情報漏洩ゼロ・API費用ゼロで導入可能な「AIアプリ構築シリーズ」。LM Studioを軸に、RAG・API連携・自動化までを最短ルートで解説します。
TECH AIが先に動く ― LM Studio × 自動化（プロアクティブ運用の最短ルート）
「AIに頼む」から一歩進んで、AIが先に動いて“用意しておく” 世界へ。ここでは、LM Studioを トリガー（合図）→ ポリシー（判断）→ アクション（実行） の3レイヤで自動化し、人間が触る前に下ごしらえが終わる状態を作ります。いまの...
TECH RAG精度を一気に高める ― PDFをただ読み込ませるだけでは不十分な理由と、“分割設計” の最適ルール
RAGの精度を左右するのは「PDFを読み込ませたか」より、「どう区切って前処理したか」。LM Studioで活かせるチャンク分割設計の最適基準を、具体例と共に実戦的に示します。
TECH LM StudioでPDFやマニュアルを読み込ませる方法（RAG入門）
LM StudioにPDFやマニュアルを読み込ませ、AIに自分専用の知識を与えるRAGの第一歩を解説。UI操作だけで実現できる最短ルートとして、初学者でも確実に再現できる内容です。
TECH Embedding Gemmaとは何者か ─ RAG以外の応用を探る
LM Studioに追加された「Embedding Gemma」は、チャット用ではなく文章を数値化する埋め込み専用モデルです。RAG以外にもFAQ検索やナレッジ整理など軽量な用途に生きる、その立ち位置を整理します。
TECH 専用チップ時代に台頭するGroq ─ RAGの即時応答を可能にする仕組み
GPU万能時代の次。GroqのLPU（Language Processing Unit）がもたらす決定論的な低遅延と高速トークン生成は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）での“待ち時間ほぼゼロ”体験に直結する。アーキテクチャの背景、公開ベンチマーク、実例、設計上の勘所をまとめる。
HowTo Milvus Liteを試す ─ SQLite-RAG比較とRESTで広がる応用
Milvus Liteを導入して、SQLite-RAGとの検索速度を比較しました。就業規則PDF由来の121件/384次元データを用いた実測では、Milvusは平均2.59ms/クエリでSQLiteの約2倍速。REST対応やUI化の容易さも含め、PoCから本番まで広がるベクトルDBの魅力を紹介します。