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LLMの有限な注意予算に対して、指示・ツール・外部データ・履歴・メモリを選択、構造化、圧縮、分離するコンテキストエンジニアリングを体系的に解説します。

RAG（検索拡張生成）のアーキテクチャ設計パターン、ハイブリッド検索、リランキングの実装戦略を具体例とともに解説します。

LLM向けナレッジベースの設計戦略、チャンキング手法、メタデータ設計、RAG方式とダイレクト方式の使い分けを実践的に解説します。

2025年8月GA化のSearch Results/Citations APIを解説。search_resultブロックの使い方、カスタムRAGパイプラインへの引用追加、Citationsが生成される仕組みを網羅。

テキスト埋め込み（Embedding）とベクトル検索の仕組みから、RAGにおけるハイブリッド検索・リランキングまで、セマンティック検索の実践的な実装パターンを解説します。

RAGシステムやLLMアプリケーションにおけるコンテキスト品質の評価手法を体系的に解説。Faithfulness、Context Precision、Relevancyなどの主要指標とRAGAS・DeepEvalの実践的な使い方を紹介します。