RAG性能の限界を突破する認知負荷管理技術
生成AIまたはLLMをベースにRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）システムを構築しても、望む性能が得られず、適切な解決策が見つからない場合はどうすればよいでしょうか？ 本講義では、認知負荷（Cognitive Load）理論に基づき、RAG性能を改善する方策を提示します。この講義を通じて、LLMコンテキストウィンドウの限界を理解し、RAGシステムにおける認知負荷の効果的な管理方法を習得できます。チャンク（Chunk）のサイズと構造設計、高品質チャンク生成手法、動的最適化、性能評価、実践技法などを網羅する実務レベルの理論講義です。
お知らせ
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こんにちは。
AIがコードを書いてくれる時代が来ました。
しかし、AIが作成したコードを適切に検証し、改善の方向性を指示する仕事は人間の役割として残りました。
さらには、垂直方向と水平方向により広範囲にAIを活用できるようにならなければならなくなりました。
水平方向とは、企画からデプロイまでを網羅できる方向を指し、
垂直方向とは、多様な言語、多様なフレームワーク、多様な手法などを網羅できる方向を指します。
そのため、スペクトラムの広い（つまり、垂直方向と水平方向で完全なスペクトラムを備えた）開発者が
必要になるでしょう。
しかし、まだ教育体系がそれに追いついていません。
そこで、私はClaude Codeを使用して「構造的コード読解訓練所」を開設してみました。
https://code-reading-bootcamp.vercel.app/で、AIや人間が書いたコードを読解する能力と
AIにコードを改善する方向性を提示する能力を養うことができるでしょう。
ゲーミフィケーション要素があり、楽しみながら自分の能力向上を確認することができます。
ログインする必要がなく、いつでも無料で利用できます。
至らない点があり、まだ設問を埋めていない部分もありますが、
皆様のお役に立てればという思いでご紹介します。
気軽にご利用いただければ幸いです。
2026年2月10日、朴鎮洙（アリガラム）拝。
