
LangChainとは?RAG・AIエージェント開発での役割、主要機能・使い方・活用例を解説!
ChatGPTなどで利用されるLLM(大規模言語モデル)を自社の業務システムに組み込む際には、社内情報や最新情報を取得して入力に含める仕組みや、複数のツールを連...
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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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...

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実行などを自律的に組...

LLM(大規模言語モデル)のハルシネーション低減や独自データの参照を行う手法として、RAG(検索拡張生成)がビジネスで広く活用されています。そして、RAGの検索...

ChatGPTとMicrosoft Copilotは、文章作成、情報収集、資料の要約などに活用できる生成AIサービスです。どちらも幅広い業務を支援しますが、利用...

LLMを自社のシステムに組み込む方法として、GPTのようなクローズドモデル提供事業者のAPIを利用する方法に加え、公開されたモデルを自社環境で実行する方法があり...

Gensparkは、調査・資料作成・データ分析・画像や動画の生成などを一つの環境で行えるオールインワンAIワークスペース AIエージェントが指示に応じてツールを...

日本語でLLMを業務に活用する際は、自然な文章を生成できるかだけでなく、専門用語や指示を正しく理解し、業務に必要な品質を満たせるかを確認することが重要です。 C...

LLMの評価は、結果を数値で表す定量と問題点や改善理由を整理する定性に分けられ、実施方法には人手評価と自動評価がある モデルの技術的な性能だけでなく、コスト削減...

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...