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...
記事一覧
RAGの記事一覧
RAGの運用体制どうする？生成AIシステムの精度を支えるチーム構築方法・改善ポイントを徹底紹介！
RAGの価値は「作って終わり」ではなく、データの陳腐化や検索精度の悪化を防ぐ運用体制こそが要 データの品質と鮮度を保つ「ナレッジ管理の仕組み化」と、システムの劣...
生成AIの機密情報漏洩リスクはRAGで解決できる？メリットや強化策を徹底紹介！
従来の生成AIは、入力・データ送信・AIの学習・出力の各段階で、機密情報が意図せず漏洩するリスク RAG（検索拡張生成）は、AIに機密情報を「学習」させず、安全...
NLWebとは？ウェブサイトを対話型AIエージェントに変える機能・使い方・メリット・活用例・注意点を徹底紹介！
NLWebは既存のウェブサイトを、自然言語での対話が可能なAIエージェント型インターフェースへと変換するオープンソースプロジェクト RAG（検索拡張生成）システ...
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を導入するまでの8ステップ！プロジェクトの進め方や技術選定のポイントも徹底解説！
RAG導入プロジェクトは「どの業務の何を解決したいか」という目的設定から始め、その効果を測るための具体的なKGI・KPIを設計 PoC（概念実証）を通じて、限定...
RAG（検索拡張生成）とは？LLMとの連携方法・メリット・導入・構築の注意点を徹底解説！AI Marketでの導入相談事例付き
ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）だけでは、最新の情報、及び企業内部データを反映した正確な文章生成が困難、かつ情報セキュリティの不安がありま...
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...
LLMとは？企業活用事例・世界モデルとの違い・導入方法とコスト・代表的モデルを徹底解説！AI Marketでの導入相談事例付き
生成AI（ジェネレーティブAI）の発展に伴い、「LLM（大規模言語モデル）」への関心が高まっています。特に、ChatGPTの急速な普及によりメディアでも非常に多...
プロンプトインジェクションとは？生成AIを攻撃する手法や企業のリスク、対策、今後の動向まで徹底解説！
プロンプトインジェクションは、LLM（大規模言語モデル）版の「SQLインジェクション」とも言えるサイバー攻撃 ユーザーが直接入力する「直接的攻撃」だけでなく、A...
