
RAGの精度を向上させる方法は?チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説!
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。...
生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス
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ChatGPTをはじめとするLLM(大規模言語モデル)だけでは、最新の情報、及び企業内部データを反映した正確な文章生成が困難、かつ情報セキュリティの不安がありま...
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...
機械学習やAIの活用に注目が集まる中、モデルの開発・運用の効率化を図る「MLOps」というアプローチが脚光を浴びていますAI導入プロジェクトの成功を目指す企業に...
AutoML(Automated Machine Learning)を使えば、AI(人工知能)の知識を持たないユーザーでも簡単に高精度な機械学習モデルを作成でき...
AI(人工知能)には、出力に至るまでのプロセスがブラックボックス化するという課題があります。回答のみが提供されるため、その回答に信頼性があるかどうかを証明するの...
マルチモーダルAIは、テキスト・画像・音声など複数の異なるデータを統合的に処理できる技術 画像付きの問い合わせへの自動応答による顧客体験の向上、映像と音声を組み...
基盤モデルとは、大量のデータで学習されたAIモデルであり、幅広いタスクに対応が可能で、近年は、基盤モデルを用いたAIシステムの開発が進んでいます。 本記事では今...
AIモデルについての知識は、今やビジネスにおいて欠かせないものとなっています。しかし、「AIモデルって何?」と疑問に思っている方、または「AIモデルは難しそう」...