RAG・法令検索・AIエージェント連携
RAGやMCPを使って、AIエージェントに外部知識・法令・公開データを安全に渡す設計を整理します。
関連ツール
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ローカルLLMが日本語実務でやらかす失敗集 — 実測7例ギャラリー
J-WorkBench の生トランスクリプトから、ローカルLLMが日本語の実務でやらかした失敗を7例そのまま並べた見本帳。JSON崩壊・根拠なし断言・敬語崩壊・表の二重計上・コード未修正、そしてローカルがクラウド3社に勝った逆転例まで、脚色なしの出力で示します。
local-llm / ollama / troubleshooting / rag / benchmark -
ローカルLLMはクラウドの何割を肩代わりできるか — J-WorkBench クラウド代替率
日本語の実務7カテゴリで、手元PC（RTX 3090）のローカルLLMがサブスク版クラウドの何割を代替できるかを5軸で測ったベンチ J-WorkBench の実測結果。代替率66〜87%の正直な内訳、互角と苦戦の境界、向く/向かないケースを整理します。
local-llm / ollama / claude-code / codex-cli / benchmark / rag -
源内のLawsy実装をMCP化するなら、どこを残してどこを捨てるべきか
源内AIアプリのLawsy-Custom-BQを読み、低コストな日本法令MCPとして再構成する場合の設計境界、MVP機能、データ更新、リスクを整理します。
gennai / lawsy / mcp / egov / rag / legal-tech -
政府AI「源内」OSS公開: 公開範囲と未公開部分
デジタル庁が公開したガバメントAI「源内」のソースコード、ライセンス、未公開部分、自治体・民間導入時の注意点を整理します。
government-ai / gennai / oss / digital-agency / rag / japan