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Cohere Embed 5は、品質重視のProと速度重視のFastで埋め込み空間を共有。文書登録と質問処理を分担する仕組み、RAG全体の高速化との違い、日本語の社内検索で測るべき品質と待ち時間を解説します。

LightOnが公開したmSlideOnは、学習済みモデルの表現を疎なベクトルへ変え、転置索引で意味検索を行うモデルです。多言語・長文検索の評価結果と限界、日本語RAGで確認すべき検索品質や索引費用を解説します。

LightOnOCR-3は、文字起こしに領域の座標、画像説明、グラフの数値抽出を統合する。PDF検索やRAGの取り込みがどう変わるのか、2つの出力モード、公開評価の読み方、日本語文書での確認点を解説する。

Red HatのAutoRAGは、社内文書の分割方法や検索設定を正解付きの質問で自動比較する仕組み。OpenShift AI 3.5の更新と公開デモをもとに、評価からAPI接続までの流れ、日本語文書での確認点を解説します。

Google CloudがvLLMのCloud TPU対応を拡張。15,000トークン超のマルチモーダル埋め込みを支えるStepPool、精度検証、GKE運用の要点を解説します。

医療PDFをOCR、患者単位の検索、軽量モデル、マルチモーダルAIで段階処理するGuardocの設計を解説。精度、費用、根拠追跡を両立する実装上の要点を整理します。

AWSの10億ドル規模FDE構想を起点に、AIエージェント本番化で重要になる知識グラフ、RAG、権限管理、ガードレールを整理する。