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RAG(検索拡張生成)の記事一覧

なぜ営業支援にRAGを使うべき?生成AIで営業DXを実現する方法・メリット・ポイントを徹底紹介!

なぜ営業支援にRAGを使うべき?生成AIで営業DXを実現する方法・メリット・ポイントを徹底紹介!

生成AI単体ではハルシネーション(嘘)や社内情報を知らない弱点があるが、RAGは社内データを検索し、それを根拠に回答を生成 提案書作成、商談準備、顧客からの一次...

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...

生成AI×RAGを活用したクレーム対応で何ができる?LLMとの連動の仕組みやメリット、導入のポイントを徹底解説!

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RAGとLLMは連携して機能し、RAGが社内データから的確な情報を「検索」、LLMがその情報を基に自然な回答案を「生成」 オペレーターのスキルに依存しない均一な...

RAGとファインチューニングの違いは?LLM開発の工数・コスト・効果を徹底比較!

RAGとファインチューニングの違いは?LLM開発の工数・コスト・効果を徹底比較!

LLM(大規模言語モデル)を拡張させる代表的な手法として挙げられるのが、RAG(検索拡張生成:Retrieval-Augmented Generation)とフ...

生成AIの機密情報漏洩リスクはRAGで解決できる?メリットや強化策を徹底紹介!

生成AIの機密情報漏洩リスクはRAGで解決できる?メリットや強化策を徹底紹介!

従来の生成AIは、入力・データ送信・AIの学習・出力の各段階で、機密情報が意図せず漏洩するリスク RAG(検索拡張生成)は、AIに機密情報を「学習」させず、安全...

LLMとRAGで社内情報検索を効率化!検索・活用における生成AIの役割やメリット、課題の解決方法を徹底解説

LLMとRAGで社内情報検索を効率化!検索・活用における生成AIの役割やメリット、課題の解決方法を徹底解説

多くの企業で、情報が部署やツールごとに「サイロ化」し多様なデータ形式が混在しているため、従来のキーワード検索では必要な情報にたどり着くのが困難 LLMとRAGを...

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!

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...

ChatGPT社内知識機能(Company knowledge)とは?RAGを構築してできること、特徴、使えるプラン、使い方、注意点まで徹底解説!

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ChatGPTの社内知識機能は、複数の社内アプリを接続し、ドキュメント・メッセージ・メール・チケット・プロジェクト情報を一元的に参照できる 社内の状況を踏まえた...

LangChainとは?3大メリット・主要6機能・ChatGPTとの組み合わせによる活用事例を紹介

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...

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