
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...
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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...

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...

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...

ハイブリッド検索は、キーワード検索の網羅性とAIによるベクトル検索(意味検索)の精度を組み合わせ、より的確で意図に沿った検索結果を提供 社内の情報検索時間の大幅...