RAGはデータ選定が最重要？理由・選定の注意点7ポイント・手順を徹底解説！
RAGは検索した情報を基に回答するため、投入するデータが不正確・古い・不十分だとLLMの性能に関わらず出力の質が低下し、ハルシネーションの原因に 情報の「正確性...
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ハルシネーションの記事一覧
RAGのデータ収集を成功させる方法は？目的別の考え方・コツ・ツール・外部データ収集手段を徹底解説！
RAGのデータ収集は問い合わせ対応が多いFAQや属人化したノウハウなど導入効果が早く現れるROIの高いデータから優先的に着手 RAGで最大の効果を得るには、「顧...
RAGの精度を向上させる方法は？チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説！
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。...
RAGのチューニングはなぜ必要？精度を下げない戦略・具体的検討方法を徹底解説！
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...
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...
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...
RAGでヘルプデスクを効率化？対話型AIでは不十分な理由・導入メリット・活用事例を徹底解説！
ヘルプデスクやカスタマーサポート部門では、問い合わせ対応の遅延、担当者の疲弊、属人化など様々な問題が起きています。システムを活用して解決しようとしても、一般的な...
LLMとRAGで社内情報検索を効率化！検索・活用における役割やメリット、課題の解決方法を徹底解説
多くの企業で、情報が部署やツールごとに「サイロ化」し多様なデータ形式が混在しているため、従来のキーワード検索では必要な情報にたどり着くのが困難 LLMとRAGを...
CriticGPTとは？機能・メリット・デメリット・応用例を徹底紹介！
CriticGPTは、OpenAIが開発したGPT-4ベースのモデルで、ChatGPTが生成するコード出力を批評し、エラーの特定することを目的としたツールです。...
システムのブラックボックス化とは？原因・AI活用のメリット・ポイントを徹底解説！
レガシーシステムのブラックボックス化は事業継続を脅かす AIは人手では困難なソースコード解析を自動化し、仕様書の生成やシステム構造の可視化を実現 AIを有効活用...
