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本番対応RAGアプリケーションの構築：Jerry Liu

19 分上級者構築者AI Engineerビジネス向けAI

AI Engineer. LlamaIndexのCEOが、「素朴なRAGデモ」と実際のパイプラインの隔たりを説明します。small-to-big検索、サブクエリのルーティング、ハイブリッド検索、評価を扱います。スライドの構成は記事のパイプラインに関する各節とほぼ直接対応しています。先に動画を見て、その図を思い浮かべながら記事を読み直してください。

AI Expertの注記

LlamaIndexのAPIや推奨コンポーネントは変化しますが、本番環境との隔たりを生む要素は変わりません。取り込み品質、検索ルーティング、リランキング、評価、可観測性が重要です。実装前に、現行ライブラリのデフォルト設定を確認してください。

このセクションから得られるもの

単純な文書チャットのデモに欠けている、本番RAGの制御要素を特定できます。

視聴または事前に知っておくべきもの

基本的なRAGのプロトタイプを構築または評価した経験。

最終確認日：2026年5月18日

次の動画を視聴

同じ学習パスで次のキュレーション済みの補完動画を続けて視聴してください。

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