この回について
Embedding APIの毎分1,000万トークン無料枠を使って、社内ナレッジ検索AI（RAG）を完全無料で構築。ベクトル化→検索→回答生成の4ステップを、個人開発のスケールで丁寧に解説します。
▶動画は準備中です
完成し次第、ここで視聴できるようになります。
この回のポイント
- RAGの仕組みを3ステップで理解
- Embedding毎分1,000万トークン無料の衝撃
- ベクトルDB保存で検索を高速化
- 自分専用ナレッジAIの作り方
チャプター
- 00:00オープニング：社内の資料、多すぎて探せない！
- 01:30第1章：RAGとは？ — AIに「自社の知識」を渡す仕組み
- 04:00第2章：Gemini Embeddingの無料枠が最強な理由
- 06:30おじさん豆知識：ベクトルって数字の列なのだ？
- 07:00第3章：無料RAGを構築する具体的な手順
- 08:45エンディング：まとめと次回予告