<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>RAG Python 入門 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/rag-python-%E5%85%A5%E9%96%80/</link><description>Recent content in RAG Python 入門 on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Thu, 22 Oct 2026 17:36:49 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/rag-python-%E5%85%A5%E9%96%80/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>PineconeとPythonで作る実用的なベクトル検索基盤の構築手順</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/pinecone-vector-db-python-guide/</link><pubDate>Thu, 22 Oct 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/pinecone-vector-db-python-guide/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約45分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★☆☆☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;自分の手元にあるテキストデータをベクトル化してPineconeに保存し、自然言語で高速に検索できるPythonスクリプトを作ります。
LangChainなどの便利なライブラリをあえて使わず、PineconeのネイティブSDKとOpenAIのAPIのみを利用することで、ベクトルデータベースの内部構造を理解し、実務でカスタマイズ可能な土台を完成させます。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>