検索、コンテキスト、回答、引用、拒否、安全性、本番運用の層ごとに、RAGで使う評価指標と計算方法、最小限のRelease Gate構成を整理します。
RAG 検索結果をどう再順位付けするか：Hybrid Retrieval から Cross-Encoder、Listwise、証拠集合選択まで
AI Application Engineer 向けの RAG 再順位付け設計ガイド。検索融合、意味的再順位付け、業務順位付け、証拠集合選択を分け、実運用向けの標準パイプラインを示す。
2026年 AIアプリケーションエンジニア求人の技術スタック：東京・中国本土・米国のJD徹底調査
中国本土・米国・東京から各20件の公開求人を調査し、AI Application、Agent、RAGエンジニアに求められる技術スタックと、東京での就職に向けた学習優先順位・ポートフォリオ方針を整理します。
Single-Agent から Multi-Agent へ：堅牢な Sub-Agent システム設計ガイド
プログラマー向けの Multi-Agent と Sub-Agent システム設計ガイド。複数 Agent が必要かどうか、タスク分割と協調パターンから、コンテキスト、権限、信頼性、評価、本番導入までを扱います。
勾配降下法：大規模言語モデルが「でたらめな予測」から文章生成を学ぶ仕組み
機械学習の背景がないプログラマー向けに、大規模言語モデルの学習における勾配降下法、損失関数、誤差逆伝播、学習率、最適化器を、次トークン予測からパラメータ更新まで直感的に解説する。
本番AI Agentのコンテキスト圧縮：メッセージ切り詰め、ツール結果の整理からHermes Agentの階層的Compactionまで
本稿は、本番AI Agentにおけるコンテキスト圧縮を体系的に整理し、メッセージ切り詰め、ツール結果の整理、Artifact外部化、構造化要約、ネイティブCompactionを区別します。Hermes Agent、LangChain v1、LangGraph v1を例に、階層的な実装と評価方法を示します。
実装を始める前に、どの図を描くべきか？
簡略化したオンライン書店を一貫した例として、要件、業務、アーキテクチャ、データ、インタラクション、デプロイ設計でよく使うソフトウェア図を体系的に解説します。
Python イベントループ入門
asyncio.run()、コルーチン、Task、Future を起点に、Python のイベントループが待機、タイマー、I/O をどうスケジュールするかと、逐次 await、並行 Task、ブロッキングコードの境界を理解する。
RAG検索エンジニアリング：ハイブリッド検索から本番運用ガバナンスまで
RAG検索エンジニアリングにおけるレキシカル検索、密ベクトル検索、ハイブリッド融合、リランキング、評価、オブザーバビリティ、本番運用ガバナンスを体系的に解説します。
RAGシステムのオブザーバビリティと評価の設計
実行経路、検索品質、生成品質、継続的な回帰テストを対象とするRAGシステムのオブザーバビリティと評価基盤の構築方法を解説します。