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LLMやベクターデータベースからオーケストレーション層、実行環境まで、AIエージェントインフラスタックは単なるモデルではありません。本番環境で各要素がどのように組み合わさるかを解説します。

RAGを使えば、LLMが再学習なしで独自データから質問に答えられます。パイプライン全体 ― チャンキング、エンベディング、ベクトルストア、リランキング ― と、本番運用で失敗しがちな落とし穴を解説します。

LLMやベクターデータベースからオーケストレーション層、実行環境まで——本番運用に耐えるAIエージェントインフラスタックが実際にどう組み合わさるかを解説します。