AIフロントライン

Anthropicが、RAGのチャンク分割で失われる文脈をClaudeで自動補完する「Contextual Retrieval」を発表。 Contextual Embeddings＋BM25＋リランキングの組み合わせで検索失敗率を最大67%削減、100万トークン約1ドルで利用可能。 RAGを活用するAI開発者にとって精度向上と低コスト化を両立できる実践的な手法として注目される。