
なぜRAGの性能評価は難しい?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...
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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...

ChatGPTなどのLLM(大規模言語モデル)は、その仕組み上、事実と異なる情報(ハルシネーション)を生成するリスクを完全には排除できません。 ハルシネーション...

製造ラインの品質管理、建設現場の進捗管理、災害監視など、様々な現場で人手による目視確認や検査作業が課題となっています。AIによる画像変化検出は、これらの作業を2...

多くの企業がAI活用への一歩を踏み出せない背景には、データ収集と開発リソースの課題があります。AIの導入は検討したいが十分なデータがない、開発には時間もコストも...

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...

LLM(大規模言語モデル)が急速な進歩を遂げる中で、LLMを活用したシステムの導入に取り組む企業も増えています。しかし、LLMの真価を発揮させるには、開発から運...

定型業務のデジタル化(DX)を超え、AIを活用して意思決定や非定型業務そのものを自律的にするのがAXの本質 社内データを参照させる「RAG」と、企業文化や判断基...

ChatGPTは全世界・全時代の公開Webサイトの情報から学習しています。しかし、20XX年XX月XX日までの情報といった時期的制限や、企業や個人がローカルに保...

企業のAI活用が加速するなか、LLM(大規模言語モデル)が業務効率化の重要ツールとして注目を集めています。しかし、LLM、VLM、MLLMなど、次々と登場する新...

LLMをビジネスで活用する際、自動評価では測れない「品質」を担保するために人による評価が不可欠 評価の目的を明確にし、正確性や一貫性といった評価項目、5段階など...