AWS WordPressサイトにRAG AIチャットを追加する方法 ～アーキテクチャ解説～
WordPressサイトにRAGベースのAIチャットボットを実装しました。レスポンスのストリーミング化や多層防御などのアップデートを加えた最新のアーキテクチャとそのポイントをご紹介します。
RAG
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AWS Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -UI編-
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事は UI 編です。
AWS Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -実装編-
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事は実装編です。
AWS Amazon Bedrock Knowledge Bases で構造化データ(CSV)を使用した RAG をつくる -アーキテクチャ編-
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon S3 Vectors で構築した RAG 環境で、構造化データをデータソースにしたときの検索精度向上を目指しました。本記事はアーキテクチャ編です。
AI・ML LangChainで日本語チャンキングが文字化けする原因、TokenTextSplitterでした
LangChainのTokenTextSplitterで日本語をチャンキングすると「�」などの文字化けが発生する原因と、公式推奨の回避策を解説。RecursiveCharacterTextSplitter/CharacterTextSplitter.from_tiktoken_encoderへの置き換えコードと検証結果を掲載。
AI・ML （シリーズ1：RAGの基本情報 / 第2回）チャンキング（チャンク化）とは：戦略の全体像、サイズ/オーバーラップ設計、失敗パターンと検証デモ
RAGで「検索は当たるのに回答が噛み合わない」原因はチャンキング設計にあることが多い。本記事ではchunk size/overlapの勘所、代表6戦略＋発展2、LangChain×Vertex AI（Gemini Embedding）デモで検証方法まで整理。
Azure 【Microsoft Foundry】Azure Open AI / Azure AI SearchでRAG構築入門
Azure OpenAI×Azure AI SearchでRAGを構築する入門。RAGの概要、Search/LLMの役割、リソース作成〜動作確認までを手順付きで解説。検索精度を上げるチャンク/メタデータ設計の勘所も紹介。
AI・ML （シリーズ1：RAGの基本情報 / 第1回）RAGとは：全体像、なぜ必要か、基本フローと設計の勘所
RAG（検索拡張生成）の定義、なぜ必要か、基本フロー（Indexing/検索/補強/生成）を整理します。
AI・ML 「その質問、ドキュメントに書いてある」問題を終わらせたい：RAG連載を始めます
社内ナレッジをRAGで活用し、膨大なドキュメントから必要情報を素早く見つける仕組みを目指します。本記事では連載開始の背景と、RAG基礎〜Bedrock実装・アプリ/エージェント構築までの構成を紹介します。
AWS React で Amazon Bedrock Knowledge Bases ベースの簡易 RAG チャットボットをつくる [2026年1月版] UI編
AWS re:Invent 2025 で、Amazon S3 Vectors が GA されました。それを受けて、以前作成した RAG チャットボット環境をアレンジしてみました。本記事は UI 編です。