ベクトルデータベースとは？RAGの精度向上に欠かせない技術の仕組みや課題、活用ケースを徹底解説！
ベクトルデータベースはAIによる「意味の数値化（ベクトル化）」により、曖昧な指示でも文脈を理解した検索が可能 生成AIのハルシネーションや知識不足を補う外部記憶...
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RAG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...
Embedding（埋め込み表現）とは？LLM・RAGでの必要性・活用事例6選・実装手順を徹底解説！
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...
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...
RAG導入の費用対効果を上げるには？原因・精度改善の重要性・手順・KPI例を徹底解説！
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...
LlamaIndexとは？RAGの構築を実現するライブラリの機能やメリット、構築手順を徹底解説！
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...
ChatGPTの回答精度を上げる方法は？RAGの活用方法・プロンプト設計のコツも徹底解説！
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・ChatGPTのAPI料金詳細（o4、GPT-4.1、4.5対応）！各プランコスト比較・支払方法・料金節約5手法！
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...
