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• NVIDIA cuVS解説: GPU加速ベクトル検索がRAG・推薦のインデックス構築を最大40倍高速化 31/03/2026
• 論文解説: LSM-VEC — LSMツリー型動的ベクトルインデックスでFreshDiskANN比5倍の書き込みスループット 31/03/2026
• 論文解説: WAS — RRFを超えるハイブリッド検索スコアリング手法とインデックス最適化 31/03/2026
• 論文解説: グラフ型ベクトル検索の包括的実験評価 — HNSW・DiskANN・RoarGraph・ACORNを同一条件で比較 31/03/2026
• NVIDIA RAG Blueprint解説: Kubernetes上のエンタープライズRAGコンポーネント水平オートスケーリング 20/03/2026
• Semantic Kernel Memory Packages GA — 11のVector Storeコネクタ本番利用開始とレガシーAPI移行ガイド 20/03/2026
• 論文解説: Adaptive-RAG — クエリ複雑度に基づく検索戦略の動的切り替えによるRAGコスト最適化 20/03/2026
• 論文解説: Curator — マルチテナント・ベクトルDBの効率的インデキシング 20/03/2026
• 論文解説: LiquidANN — 階層型ストレージによるコスト効率的ベクトル検索 20/03/2026
• 論文解説: Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG) — 検索品質評価とWeb検索フォールバックによるRAGの堅牢化 20/03/2026
• Notion事例解説: ベクトル検索基盤の10倍スケール・コスト90%削減の2年間 20/03/2026
• 論文解説: Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation — RAGパイプライン最適構成の体系的探索 20/03/2026
• Google Research解説: SOAR — 直交性残差による制御された冗長性でベクトル検索を高速化するScaNN新アルゴリズム 02/03/2026
• NVIDIA技術ブログ解説: cuVS IVF-PQ Deep Dive — GPU上のベクトル量子化検索の最適化技法 02/03/2026
• Meta Engineering解説: FaissへのNVIDIA cuVS統合によるGPUベクトル検索の高速化 02/03/2026
• NeurIPS 2019論文解説: DiskANN — 10億規模のベクトル検索を単一ノードで実現するSSD最適化アルゴリズム 02/03/2026
• 論文解説: Rethinking HNSW — HNSWの階層構造は本当に必要か？ 02/03/2026
• AWS公式ブログ解説: OpenSearch Serviceでスパース×デンスベクトルを統合したRAGハイブリッド検索 20/02/2026
• 論文解説: Blended RAG — セマンティック検索×BM25×メタデータフィルタリングで検索精度84.6%を達成 20/02/2026
• Google Research解説: SOAR — ScaNNを加速する直交残差スピリングアルゴリズム 19/02/2026
• 論文解説: DiskANN — スケーラブルで高速なフィルタ付き近似最近傍探索 19/02/2026
• AWS公式解説: pgvectorインデックス最適化ガイド — IVFFlatとHNSWの深掘り 19/02/2026
• 論文解説: pgvectorscale — PostgreSQLをAIアプリケーション向けにスケールさせる拡張 19/02/2026
• 論文解説: Survey of Vector Database Management Systems 19/02/2026