「もしもし、ブルータス。 with Google Gemini」が、デジタル・コンテンツ・オブ・ジ・イヤー’25年間コンテンツ賞「優秀賞」を受賞しました。

本プロジェクトは、雑誌BRUTUSの45年分のアーカイブを対象にRAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築し、Google Geminiとリアルタイム音声で対話できるシステムとして設計されたものです。膨大な記事データを横断しながら、ユーザの発話に応じて適切な文脈を即座に取り出し、応答を生成します。

その中で、主にRAGの構築を担当しました。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMの内部知識だけに頼らず、外部ドキュメントを検索（Retrieval）して得た情報を文脈として与え、その内容に基づいて回答を生成（Generation）する手法です。
これにより、大量のアーカイブを参照しながら、質問ごとに適切な情報を根拠として応答を生成できます。

音声対話では応答速度が体験の質を左右するため、検索レイヤーの最適化が重要になります。リアルタイム処理に耐えうる速度を確保するため、K最近傍（KNN）ではなく近似最近傍（ANN）検索を採用しました。検索精度とレイテンシのバランスを取りながら、実運用に適したベクトル検索基盤を構築しています。

クラウド基盤のプロジェクトでありながら、検索インデックスの構成やパラメータ設計など細部にまで踏み込み、体験として自然に成立する応答速度を目指しました。