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...
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RAGの記事一覧
ChatGPTでRAGを活用する方法は？課題や実装方法、活用事例、注意点を徹底解説！
多くの企業がChatGPTの活用を進める中で、社内情報の反映、機密情報の取り扱いやハルシネーションといった課題に直面しています。 その課題を解決すると期待されて...
社内情報検索をLLMとRAGで効率化！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を組み...
画像認識AIやRAGで使用するデータセットとは？教師データとの違い・種類・機械学習を解説
AI（人工知能）が読み込んだ画像を認識して処理を行うためには、その読み込んだ画像が何であるのかをAIが理解する必要があります。この画像認識を行うために、AIにと...
RAG（検索拡張生成）とは？仕組みやLLMとの違い、メリット・活用例を解説
ChatGPTに搭載されているGPTシリーズをはじめとするLLM（大規模言語モデル）は、学習時点までの知識をもとに回答します。そのため、最新の情報や、学習データ...
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...
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...
LangChainとは？RAG・AIエージェント開発での役割、主要機能・使い方・活用例を解説！
ChatGPTなどで利用されるLLM（大規模言語モデル）を自社の業務システムに組み込む際には、社内情報や最新情報を取得して入力に含める仕組みや、複数のツールを連...
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...
Agentic RAGとは？RAGとの違い・特徴・注意点・活用方法を徹底解説！
Agentic RAGは、従来のRAGを内包し、AIエージェントが自ら「計画・行動・評価・修正」のサイクルを回す CRM連携やWeb検索、API実行などを自律的...
