
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...
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Civitaiとは、画像生成AIのStable Diffusionで利用できるモデルのダウンロードやAIアートの投稿を行うプラットフォームです。ChatGPTの...

Stable Diffusion Web UIは、AI画像生成を身近にする優れた画像生成ツールです。このオープンソースのインターフェースを使えば、プログラミング...

Stable Diffusionのモデルとは、画像生成AIのStable Diffusionでオリジナルの画像を生成するための学習済みファイルを指します。Sta...

画像生成AIの人気サービスであるStable Diffusionで利用するLoRAとは、あるモデルに対して追加学習を行ったファイルを意味します。 LoRAを活用...

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...

生成AI、特にLLMの導入が進む中、多くの企業がRAG(検索拡張生成:Retrieval-Augmented Generation)の精度に課題を抱えています。...

RAGの精度は単一の要因ではなく、「データ前処理」「埋め込みモデル」「検索アルゴリズム」「生成(プロンプト)」という4つの連動する要素で決まり、それぞれに特有の...

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...

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...