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    <anon>AI</anon>
    <anon>AWS</anon>
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  <description>こんにちは、ネットワールドの海野です。 今回から 2回 + 補足コラムの構成で、社内文書を対象にした RAG (Retrieval-Augmented Generation) の検証について書いていきます。前編では「なぜこの構成にしたのか」という設計思想の部分を中心にお伝えします。 実装の詳細は後編で、今後の VAST DATA や NetApp との連携については補足コラムでそれぞれ扱う予定です。(元気があれば。) なお、リポジトリは GitHub で公開しています。 github.com 企業が RAG を導入するときの「データの壁」 生成AIを業務に取り入れたい。社内文書を検索して、根拠…</description>
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  <published>2026-03-30 21:48:06</published>
  <title>「データは出さない、AIは借りる」 — オンプレ PDF x AWS Bedrock で実現する最小開示RAG (前編 : 設計思想)</title>
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