<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Embedding on Debimate</title><link>https://debimate.jp/tags/embedding/</link><description>Recent content in Embedding on Debimate</description><image><title>Debimate</title><url>https://debimate.jp/images/default-ogp.webp</url><link>https://debimate.jp/images/default-ogp.webp</link></image><generator>Hugo -- 0.166.0</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Thu, 12 Nov 2026 22:29:03 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://debimate.jp/tags/embedding/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>RAG - 質問に近い文書を検索して LLM に渡す</title><link>https://debimate.jp/notes/generative-ai/rag/</link><pubDate>Tue, 10 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://debimate.jp/notes/generative-ai/rag/</guid><description>&lt;p&gt;RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）は、質問に答える前に手元の文書を検索し、見つけた文章を質問と一緒に LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）に渡して答えさせる仕組みです。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>