
RAGでのデータ前処理はなぜ重要?精度低迷の原因となるリスク・実施方法5ステップを徹底解説!
RAGの回答精度は、参照するデータの品質に直接影響され、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は、...
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RAGの回答精度は、参照するデータの品質に直接影響され、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は、...
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...
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...
Embeddingはテキストや画像、音声などの非構造データを数値ベクトルに変換し、データの意味的関連性を保持したまま計算や分析を可能にする技術。 他のベクトル化...
ChatGPTの回答精度は、指示の出し方、モデルが持つ知識の範囲や鮮度、ハルシネーションの発生など、複数の要因に影響を受ける 精度向上のためには、プロンプト作成...
OpenAIは、LLM(大規模言語モデル)であるChatGPTや画像生成AIモデルのDALL・Eといった先進的なAIモデルを外部の開発者や企業がWebサービスや...