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AIの回答品質を根本から改善する「Context Engineering」は、プロンプトだけでなく、AIに与えるコンテキスト（背景情報）の設計が重要であることを実証しています。独自ベンチマーク実験では、コンテキストの与え方で回答品質が最大4.6倍向上し、小規模モデルとRAGの組み合わせが大規模モデル単体よりも優れる結果を示しました。
AIエージェントが真に「記憶」を持ち、文脈を理解した上で機能するためには、ベクトルデータベースを活用した永続的な記憶システムが不可欠です。LLMの短期的なコンテキストウィンドウの限界を克服し、高度なAIアプリケーションを構築します。