RAGにおけるチャンクとは？チャンキングの効果や分割の手法、注意点を徹底解説！
多くの企業がLLM活用におけるRAGの導入過程で、大量のテキストデータの効率的な処理に課題を抱えています。不適切なデータ分割は検索精度の低下や処理効率の悪化を招...
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RAG（検索拡張生成）の記事一覧
LlamaIndexとは？RAGの構築を実現するライブラリの機能やメリット、構築手順を徹底解説！
社内データを参照にした回答生成を可能にするRAGは、LLM（大規模言語モデル）を企業で活用するために欠かせない方法となっています。しかし、社内データを生成AIと...
特許検索にAIは効果的？調査の概要やLLMを活用するメリット、導入事例を徹底解説！
特許検索は、企業の技術開発や事業戦略において不可欠なプロセスです。しかし、その過程では多くの課題が存在します。 例えば、膨大な特許情報を前に、目的とする情報にた...
生成AI×RAGで会議を効率化！議事録だけじゃない会議前・中でも使う方法・注意点を徹底解説
生成AIとRAGは、社内に散在する情報から会議資料やアジェンダ案を自動作成し、準備にかかる時間を大幅に削減 会議中はAIがリアルタイムでデータ検索や論点整理を行...
LLMで学習データはなぜ重要？必要なデータ種類、収集方法、前処理・アノテーションの手法まで徹底解説！
LLMプロジェクトの成否はモデルの性能以上に、ビジネス目的に合致した高品質な「学習データ」をいかに準備できるか 社内ナレッジや外部ソースからデータを収集し、前処...
LLMの精度を評価・改善するテクニックとは？生成AIをつかいこなすデータ戦略のポイントを徹底解説！
LLMの精度改善には、プロンプトエンジニアリングから、RAG、ファインチューニングまで目的に応じた複数のテクニック 精度が上がらない原因はモデルだけでなく、学習...
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...
RAGのデータ前処理はなぜ重要？精度低迷の原因となるリスク・実施方法5ステップを徹底解説！
RAGの回答精度は、参照するデータの品質が直接影響するため、データ前処理は「ハルシネーション」を防ぎ、検索の精度と速度を高めるための不可欠 効果的なデータ前処理...
NLWebとは？ウェブサイトを対話型AIエージェントに変える機能・使い方・メリット・活用例・注意点を徹底紹介！
NLWebは既存のウェブサイトを、自然言語での対話が可能なAIエージェント型インターフェースへと変換するオープンソースプロジェクト RAG（検索拡張生成）システ...
ベクトルデータベースとは？RAGの精度向上に欠かせない技術の仕組みや課題、活用ケースを徹底解説！
ベクトルデータベースはAIによる「意味の数値化（ベクトル化）」により、曖昧な指示でも文脈を理解した検索が可能 生成AIのハルシネーションや知識不足を補う外部記憶...
