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マルチモーダル課税回避へ：ハイブリッド RAG と SQL RRF、UI テレメトリ活用
AI Engineer動画 46分 / 読む 7分
#RAG#LLM#Docling#コスト最適化#ローカル推論
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30秒でわかる
トークンコストと管理の複雑さを解消するため、Docling を活用した事前構造化、ハイブリッド検索、ローカル推論による実用的な RAG アーキテクチャを解説。
この動画の3ポイント
事前構造化によるコスト削減
ドキュメントをアップロード時に即座に LLM に送信するのではなく、Docling で Markdown へ変換しローカルでチャンキングを行うことで、トークンロスを防ぎます。
多様なチャンキング戦略
固定サイズだけでなく、文ベースや画像（スクリーンショット）をテキスト化する戦略など、ドキュメントの形式に応じた柔軟な分割手法を採用します。
ハイブリッド検索と RRF
キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせ、SQL と RRF（Reciprocal Rank Fusion）を用いて検索精度と結果の関連性を最大化します。
なぜ重要か
このアプローチは、エンタープライズレベルの AI アプリケーションにおいて、生成 AI のランニングコストを劇的に削減し、データプライバシーを維持するローカル推論の実用性を高めます。また、フレームワークに依存しないアーキテクチャは、開発者が自社の要件に合わせて柔軟な RAG システムを構築するための重要な指針となります。
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