LLMを最大限に活用！2026年版、本番運用可能なRAGシステムのガイドinfrastructure#rag📝 Blog|分析: 2026年2月13日 19:30•公開: 2026年2月13日 12:55•1分で読める•Zenn LLM分析この記事は、本番環境で利用可能なRAG（検索拡張生成）システムの実装とデプロイに関する完全ガイドを提供します。検索精度と応答時間の大幅な改善を約束し、機能的なプロトタイプと高性能なアプリケーションの間のギャップをどのように埋めるかを示しています。このガイドでは、ベクトルデータベースの選択や、一般的な課題への対処など、本番環境での重要な考慮事項についても詳しく説明しています。重要ポイント•基本的な実装から本番運用まで、RAGシステムの完全なライフサイクルをカバーしています。•検索精度の向上とレイテンシの削減など、顕著なパフォーマンス向上を示しています。•ハイブリッド検索の重要性を強調し、スケーリングやコストといった重要な課題にも取り組んでいます。引用・出典原文を見る"2026年現在、RAGシステムは数時間で構築可能です。しかし「動く」と「使える」の間には大きな溝があります。"ZZenn LLM2026年2月13日 12:55* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Claude Code & Agent Skills: The Future of Development is Here!新しい記事Anthropic Secures Historic $30 Billion Funding Round, Ushering in a New Era for Generative AI関連分析infrastructureNvidiaのエッジAIが通信インフラを革新2026年2月13日 20:02infrastructureCloudflareのMoltworker: 自己ホスト型AIエージェントをエッジに！2026年2月13日 10:15infrastructureエッジAI：あなたのデバイスで実現するリアルタイムAIで未来が到来！2026年2月13日 16:30原文: Zenn LLM