
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...
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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...

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...

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...

検索技術と生成AIモデルを組み合わせた自然言語処理技術であるRAG(検索拡張生成)。LLMの学習データに依存しない回答生成で汎用性が高く、オリジナルデータを活用...

現代の検索エンジンは、キーワードが曖昧で断片的であっても最適なWebサイトを表示できるほどに高精度になっています。Googleなどで利用される検索技術はセマンテ...

RAGとLLMは連携して機能し、RAGが社内データから的確な情報を「検索」、LLMがその情報を基に自然な回答案を「生成」 オペレーターのスキルに依存しない均一な...