
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...
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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...
生成AI(ジェネレーティブAI)は、AI技術の中でも特に注目を集める分野です。テキスト生成(LLM)、画像生成、音声生成など、多様な形式のコンテンツを自動生成す...
生成AIが急速に進化し、ビジネスの世界に革命をもたらしています。本記事では、ChatGPTやMidjourneyなど、最新の生成AIツールを網羅的に解説します。...
AlphaEvolveはGoogle DeepMindが開発した進化的AIコーディングエージェントで、Geminiシリーズを活用しアルゴリズムを自動で設計・最適...
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...
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。...
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...
AIエージェントは、与えられた目標に対し、LLM等を活用して自律的に環境を認識・計画・行動するAIシステムであり、人間の指示なしにタスクを遂行できる 事前に定義...
検索技術と生成AIモデルを組み合わせた自然言語処理技術であるRAG(検索拡張生成)。LLMの学習データに依存しない回答生成で汎用性が高く、オリジナルデータを活用...