13 分RAG・ファインチューニング・プロンプト技術:AIモデルを最適化する
実際の障害モードに基づき、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、またはその組み合わせを選択できます。
Cole Medin. エージェント型RAGとナレッジグラフを組み合わせた実際に動く実装です。エージェントがベクトル検索を行うタイミング、Neo4jへ問い合わせるタイミング、その両方を行うタイミングを判断します。記事で説明する「検索プランナーとしてのエージェント」パターンを、実際にダウンロードして実行できるコードで示す、YouTube上で最も明快なデモです。
テンプレートの依存関係、モデルの選択、オーケストレーションコードはバージョンに依存するものとして扱ってください。有用なのは検索計画という考え方です。本番利用には、さらに権限、評価、障害処理が必要です。
具体的な実装を通じて、エージェント型検索とグラフ検索を比較できます。
基本的なRAG、グラフデータベース、テンプレートをローカルで実行する作業に慣れていること。
最終確認日:2026年5月18日
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13 分実際の障害モードに基づき、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、またはその組み合わせを選択できます。
157 分ほとんどの開発者がすでに所有するハードウェアで、量子化、LoRA、QLoRAによるファインチューニングを最初から最後まで実行できるようになります。
15 分明確な停止ルール、タスク境界、人間による制御ポイントを備えた、より単純なエージェントループを設計できるようになります。
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Emory University Goizueta Business School faculty
The deeper, university-level counterpart to our beginner HubSpot marketing pick — Emory's business-school treatment goes past 'how to prompt' into training generative models for brand-specific output, the purchase-funnel economics of AI-generated content, and a full module of genuine skepticism about when generative AI is and isn't worth using in marketing.
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