用語集

順番にリクエストを振り分けるロードバランシング方式。Nginx upstream・HAProxy・AWS Application Load Balancer・Cloudflare Load Balancingで採用、シンプルだが重み付けが必要ならWeighted方式を選択。

LLM/RAG評価フレームワーク。RAGAS(Retrieval-Augmented Generation Assessment・Faithfulness/Answer Relevance/Context Precision)・LLM-as-Judge(Claude/GPT-5 judge・Bias対策注意)・Ragas metrics・DeepEval(Python・14+ metric)・Promptfoo(CLI・YAML test)・Giskard・TruLens・PhoenixArize・LangSmith Evaluator・Braintrust Eval・Confident AI・2026年RAG品質測定標準。

Retrieval-Augmented Generation の略で、LLM の出力生成時に外部知識ベースから関連情報を検索し、コンテキストとして与える手法。ハルシネーション削減と最新情報対応の主要技術。

Retrieval-Augmented Generation。Vector Search+LLM生成統合。Naive RAG・Advanced(Pre/Post retrieval)・Modular RAG・Agentic RAG・GraphRAG(Microsoft)・HyDE・Contextual Retrieval(Anthropic)・RAG Fusion・Self-RAG・Corrective RAG・LlamaIndex・LangChain・Haystack・RAGFlow・DSPy・R2R対応、2026年LLM応用定番。

Luxury Fashion Brand 1837-2026 (差別化: 雑学High Fashion軸)。Hermès Paris 1837 Thierry Hermès (馬具工房起源・Birkin+Kelly+Constance Bag+H Belt+Twilly Scarf+ Carré 90+Chaîne d'Ancre Jewelry+H Watch・Industry Top Quality・Birkin 30 ¥¥¥¥¥¥¥/¥1.5M-¥3M Resell ¥¥¥¥¥¥¥¥/¥10M+ Premium最高峰)・Louis Vuitton 1854 (Monogram Canvas+Damier+Empreinte+Speedy+Neverfull+Capucines+LV Initiales Belt・LVMH Group最大Brand)・Chanel 1909 Coco Chanel (Little Black Dress LBD+No.5 Perfume 1921+Tweed Suit 1954+ 2.55 Flap Bag 1955+Boy Bag・現Karl Lagerfeld→Virginie Viard→Matthieu Blazy 2024)・Dior 1946 Christian Dior (New Look 1947+Lady Dior+Saddle Bag+Book Tote+Maria Grazia Chiuri Creative Director・LVMH傘下)・Gucci 1921 Italy Florence Guccio Gucci (Horsebit+GG Logo+Marmont Bag+Bamboo Handle+Tom Ford Renaissance 1990s・Sabato De Sarno→2024 Demna Gvasalia Creative Director Kering傘下)・Prada 1913+Versace 1978+Bottega Veneta 1966 (Intrecciato Weave+ Cassette+Andiamo Bag・Daniel Lee→Matthieu Blazy 2021→Louise Trotter 2024)・Saint Laurent YSL 1961+Loewe Spain 1846+Celine France 1945+Givenchy 1952+Lanvin 1889 最古・Balenciaga 1919 (Demna→Pierpaolo Piccioli 2024)・Valentino 1960+Fendi 1925 LVMH+Tods 1986・Hermès+LVMH+Kering+Richemont 4大Conglomerate・LVMH Bernard Arnault World最大Luxury (75+ Brand)・Resell市場: Vestiaire Collective+The RealReal+Rebag+Fashionphile+1stDibs+Yoogi's Closet・国内: Issey Miyake+Comme des Garçons+Yohji Yamamoto+Junya Watanabe・Y/Project+Rick Owens+Maison Margiela+Vetements・¥¥¥¥¥¥-¥¥¥¥¥¥¥¥/Hermès Birkin ¥1.5M-¥30M Auction、2026年Hermès+LV+Chanel+Dior+Gucci+Bottega+Loewe+Saint Laurent主流。

カナダ Kobo Inc. が 2010 年に発表した E-Reader、後に 2012 年楽天が買収して日本主要 E-Reader ブランドとなった。6 インチ E Ink・EPUB 標準対応・Adobe DRM・150 万冊以上の電子書籍ストアで、日本市場で Kindle に次ぐ 2 位シェア (約 10%) ・北米市場で 3 位シェア (約 8%) を持つ世界第 2 位の E-Reader メーカー。

加 Rakuten Kobo 2023年発売の主流主流主流フラグシップスタイラス E-Reader Elipsa 2E。10.3" + 主流主流主流スタイラス + 主流主流環境対応・$399・「Kobo 主流主流主流フラグシップスタイラス E-Reader」.

加 Rakuten Kobo 2024年4月発売の主流コスパ B&W E-Reader Clara BW。6" E-Ink Carta 1300 + 主流主流改良・$129・「Kobo 主流コスパ B&W E-Reader」.

RAGシステムが生成した回答の各文が、検索された参照文書によって支持されているかを測定する評価指標。RAGAsフレームワークの中核指標の一つ。

ユーザークエリを複数のサブクエリに変換し並列検索した後、RRF（Reciprocal Rank Fusion）で結果を統合するRAG手法。単一クエリの検索盲点を補完し、より網羅的な文書召喚を実現する。

RAG (Retrieval-Augmented Generation)主要Framework。LangChain 0.3+/LangGraph 0.2 (Stateful Agent)・LlamaIndex 0.12+ (Workflows・Property Graph)・Haystack 2.x by deepset・DSPy by Stanford (Auto Prompt Optimize)・PydanticAI 0.2・LiteLLM 1.55・Phidata/Agno・LangFlow GUI・Flowise・¥0 OSS、2026年Agentic RAG+GraphRAG主流化。

RAG用ベクトルデータベース。Qdrant 1.12(Rust・オンプレ無料)・Pinecone(SaaS・$70/month起)・Weaviate 1.27(Go・ハイブリッド)・Milvus 2.5・Chroma DB 0.6・pgvector 0.8(PostgreSQL拡張)・Redis Stack・Typesense Cloud・Turbopuffer(Elasticsearch類似)・LanceDB(Rust・Serverless)・Cloudflare Vectorize・SurrealDB対応、2026年オンプレQdrant+Postgres pgvector定着。

RAG検索結果並び替え。Cohere Rerank 3.5(100言語・5x高速)・Voyage rerank-2.5・Jina Reranker v2・BGE reranker v2-m3・Qwen3-Reranker-4B・ColBERT v2・Cohere Rerank 3.5 Lite・LLM Rerank(LlamaIndex)・MMR(Maximum Marginal Relevance)・Cross-Encoder vs Bi-Encoder・Hybrid(BM25+Dense) + Rerank 3段構成、2026年RAG品質改善必須。

La Crosse Technology製のエントリー〜ミドルクラス気象ステーション。原子時計同期・バックライト付きカラーディスプレイ・最大3台の追加センサー対応でオフライン動作が可能。

Lakera AI 社が提供する LLM ファイアウォール SaaS。プロンプトインジェクション・Jailbreak・PII漏洩・有害コンテンツを API 呼び出し1行で検出・ブロックする。100万件以上の攻撃パターンデータベースに基づく検出エンジンで、1リクエストあたり平均2msの低レイテンシを実現。

AIO/水冷CPUクーラー放熱部。120mm×1(120)・240mm(120×2)・280mm(140×2)・360mm(120×3)・420mm(140×3)・480mm(120×4)サイズ、Alphacool NexXxoS NoviOS 420・EKWB EK-Quantum Surface・Corsair XR7 420・Hardware Labs Black Ice Nemesisが代表、厚み30-60mm。

水冷システムで冷却液の熱を大気に放出する熱交換器。サイズと厚さにより冷却性能が決まり、システム全体の性能を左右する重要部品

水冷ラジエーター放熱性能指標。27mm(Slim)・30mm(Standard)・45mm(Thick)・60mm(Ultra Thick)・240/280/360/420mm長さ、Corsair XR5/XR7・EKWB CoolStream PE 360・Alphacool NexXxoS XT45 V.2・Hardware Labs Black Ice Nemesis GTX 360・Arctic Liquid Freezer III 420mmが2026年代表、厚いほど放熱+低ファン速度可能。

Fins Per Inch。ラジエーターのフィン密度

AIO Radiator size選択指南。120mm x 2 = 240mm(150-200W TDP・Ryzen 5 7600/Core i5 14600K対応)・140mm x 2 = 280mm(200-250W TDP・優れる radiator volume)・120mm x 3 = 360mm(250-300W TDP・9950X3D/14900K/285K対応・case mount要 7000D Airflow等)・140mm x 3 = 420mm(300W+ TDP・Premium・Lian Li V3000 Plus等)・280mm > 360mm in some cases(140mm fan静圧高)・Mid Tower 360mm主流・SFF 240mm・Custom Loop 480mm+・2026年 9950X3D OC 360mm minimum、240mm廉価Build only。