本記事は MMTEB: Massive Multilingual Text Embedding Benchmark (arXiv:2502.13595) の解説記事です。 論文概要（Abstract） テキスト埋め込みモデルの評価は、従来のMTEB（Muennighoff et al., 2022）が英語中心であったため、多言語モデルの公平な比較が困難であった。Enevoldsen, C...

本記事は arXiv:2501.11555 HybridRAG: Integrating Knowledge Graphs and Vector Retrieval Augmented Generation for Efficient Information Extraction の解説記事です。 論文概要（Abstract） HybridRAGは、Knowledge Graphベースの...

本記事は arXiv:2501.10868 の解説記事です。 論文概要（Abstract） Geng, Cooper, Moskal ら (2025) は、LLMの構造化出力生成を体系的に評価するベンチマーク JSONSchemaBench を提案している。GitHub、Kubernetes設定ファイル、API仕様書などから収集した約10,000件の実世界JSON Schemaを用い、6...

本記事は arXiv:2501.09516 “Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG” の解説記事です。 この記事は Zenn記事: LangGraph×Claude Sonnet 4.6でSQL統合Agentic RAGを実装する の深掘りです。 論文概要（Abstract） LLMの静的知識・コ...

本記事は Llumnix: Dynamic Scheduling for Large Language Model Serving（arXiv:2401.12843、2024年1月公開）の解説記事です。 論文概要（Abstract） Llumnixは、LLM推論サービングにおける動的スケジューリングシステムである。著者らは、既存のLLMサービング基盤（vLLM等）が採用する静的なロードバ...

本記事は RAGCache: Efficient Knowledge Caching for Retrieval-Augmented Generation の解説記事です。 論文概要（Abstract） 著者らは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおいて、検索されたドキュメントのKVキャッシュを「知識ツリー（Knowledge Tree）」構...

本記事は FrugalGPT: How to Use Large Language Models While Reducing Cost and Improving Performance (arXiv:2305.05176) の解説記事です。 論文概要（Abstract） 著者らは、大規模言語モデル（LLM）のAPI利用コストを削減するための3つの戦略（プロンプト適応、LLMカスケード...

本記事は NeurIPS 2024で採択された HippoRAG: Neurobiologically Inspired Long-Term Memory for Large Language Models の解説記事です。 論文概要（Abstract） 著者ら（Bernal Jiménez Gutiérrez, Yiheng Shu, Yu Gu, Michihiro Yasunaga...

本記事は AOP: Automated and Interactive LLM Pipeline Orchestration for Answering Complex Queries (CIDR 2025) の解説記事です。 論文概要（Abstract） AOP（Automated and Interactive LLM Pipeline Orchestration）は、複雑なクエリに...

本記事は Using Azure API Management Circuit Breaker and Load balancing with Azure OpenAI Service（Microsoft FastTrack for Azure Blog）の解説記事です。 ブログ概要（Summary） Microsoft FastTrack for Azureチームが公開したこのブログ記...