<?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>ベクトルDB on hdknr blog</title><link>https://hdknr.github.io/blogs/tags/%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%ABdb/</link><description>Recent content in ベクトルDB on hdknr blog</description><generator>Hugo -- 0.157.0</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://hdknr.github.io/blogs/tags/%E3%83%99%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%ABdb/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>「ベクトルDB不要」でRAG精度を上げるCorpus2Skill — 文書を階層的スキルに変換してエージェントがナビゲートする新手法</title><link>https://hdknr.github.io/blogs/posts/2026/04/corpus2skill-rag-hierarchical-navigation/</link><pubDate>Wed, 29 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://hdknr.github.io/blogs/posts/2026/04/corpus2skill-rag-hierarchical-navigation/</guid><description>ベクトルDBを使わずRAGの網羅性問題を解決するCorpus2Skill手法を解説。文書コーパスを階層的スキルディレクトリに変換しLLMエージェントがナビゲートすることで、WixQAおよびRAGBench全ベースラインを上回る精度を達成した2026年arXiv論文のまとめ。</description></item></channel></rss>