LangChainとは？メリット・機能・始め方・活用事例・他LLMフレームワークとの比較徹底解説！
LangChainはLLM単体では難しい「社内データや最新情報との連携」「複数の業務プロセスをまたぐタスクの自動化」を可能に LangChainは「RAGによる...
記事一覧
LLM（大規模言語モデル）の記事一覧
メタデータとは？RAGに活用するメリット・精度向上の仕組み・注意点を徹底解説！
文書にタイトルや作成日、カテゴリなどの付加情報（メタデータ）を与えることでAIは必要な情報を的確に探し出せるようになり、検索精度と回答品質が向上 RAGでメタデ...
RAGのデータ収集を成功させる方法は？目的別の考え方・コツ・ツール・外部データ収集手段を徹底解説！
RAGのデータ収集は問い合わせ対応が多いFAQや属人化したノウハウなど導入効果が早く現れるROIの高いデータから優先的に着手 RAGで最大の効果を得るには、「顧...
RAG導入の費用対効果を上げるには？原因・精度改善の重要性・手順・KPI例を徹底解説！
RAG導入の成否は、事前に「定量的効果（コスト削減など）」と「定性的効果（満足度向上など）」を明確に定義できるかにかかっています 回答精度の低さやユーザーに使わ...
なぜRAGの評価は難しい？評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説！
RAGの評価は「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...
RAGで属人化解消を実現？生成AIのナレッジマネジメント導入メリットや部門別活用シーンを徹底解説！
RAGとLLM（生成AI）で社内に散在するマニュアルや報告書などの文書をAIが検索し、その内容を根拠として対話形式で分かりやすい回答を生成 特定の担当者しか知ら...
Agentic RAGとは？RAGとの違い・特徴・注意点・活用方法を徹底解説！
Agentic RAGは、従来のRAGを内包し、AIエージェントが自ら「計画・行動・評価・修正」のサイクルを回す CRM連携やWeb検索、API実行などを自律的...
エッジLLMとは？代表的なLLM・活用メリット・事例・展望を徹底紹介！
スマートフォンやIoT機器など、身の回りのデバイスで高度なAI、特にLLM（大規模言語モデル）が動く未来が近づいています。 それを実現する鍵となるのが「エッジL...
RAGはデータ選定が最重要？理由・選定の注意点7ポイント・手順を徹底解説！
RAGは検索した情報を基に回答するため、投入するデータが不正確・古い・不十分だとLLMの性能に関わらず出力の質が低下し、ハルシネーションの原因に 情報の「正確性...
Apple IntelligenceがiOS26ですごくなったことは？できること、AIエージェントとしての特徴、機能、対応デバイスと言語まで徹底解説！
iOS26は、システム全体にApple Intelligenceを統合し、翻訳や検索、通知整理など日常的な操作を知的にサポート。 ライブ翻訳やビジュアルインテリ...
