#35 RAGの終焉：エージェントと長期記憶の未来

Claude Codeの「RAGを使わずファイルサーチで精度が上がった」という話題を起点に、なぜ「RAG is Dead」と言われ始めたのかを分解します。チャンク分割と類似度検索の限界、そしてエージェント検索の強みと弱みを踏まえ、結論としては“RAGは終わりではなくハイブリッド化（Agentic RAG）に向かう”という見立てまで整理。Singular Radioは、専門家が本気で考えるテクノロジーと未来の議論を、水準を下げることなく社会に開く思考型メディアです。AIやシンギュラリティを入口に、世界がどこへ向かっているのか、そして私たちは何を前提として考え直すべきかを掘り下げ、未来について主体的に思考するための問いと視点を共有します。お仕事の御依頼は[email protected]までご連絡ください。Apple Podcast: https://podcasts.apple.com/us/podcast/id1809437976Spotify: ⁠https://open.spotify.com/show/2nOYrpc9PhKQ5v7s81KzCWX (Twitter) アカウント：⁠https://x.com/SingularRadio⁠TIMESTAMPS:(00:00:00) RAGの終焉：背景と理由(00:03:54) ハイブリッドアプローチ：Agentic RAG(00:06:45) 既存のRAGは変化しなければいけない(00:09:34) 記録を記憶に落とし込む：長期記憶の最大課題(00:12:49) メモリーエンジニアリングの時代(00:16:40) 個性と記憶の密接な関係(00:19:20) 継続学習に対する現実解(00:22:15) 個性を持ったAIが市場に出る(00:25:24) Singular Radioコミュニティ #singularradio #rag #memory