Rerankとは？RAGの検索精度を向上する仕組み・代表モデル・使い方を徹底解説
LLM（大規模言語モデル）のハルシネーション低減や独自データの参照を行う手法として、RAG（検索拡張生成）がビジネスで広く活用されています。そして、RAGの検索...
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RAGの記事一覧
RAGの導入・活用事例14選！製造業・金融・教育分野・IT業界等の取り組みを解説
検索技術とLLMを組み合わせ、最適な回答を生成する技術であるRAG（検索拡張生成）。LLMの学習済み知識に加え、社内文書などから検索した情報を基に回答を生成でき...
LLMの性能評価方法とは？人手・自動評価の違い、指標・ベンチマーク・ツールを徹底解説！
LLMの評価は、結果を数値で表す定量と問題点や改善理由を整理する定性に分けられ、実施方法には人手評価と自動評価がある モデルの技術的な性能だけでなく、コスト削減...
RAGのチューニングはなぜ必要？精度を下げない戦略・検討方法・GraphRAGの活用法を徹底解説！
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 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は、クリ...
RAGにおけるチャンクとは？チャンキングの効果や分割の手法、注意点を徹底解説！
多くの企業がLLM活用におけるRAGの導入過程で、大量のテキストデータの効率的な処理に課題を抱えています。不適切なデータ分割は検索精度の低下や処理効率の悪化を招...
生成AI×RAGを活用したクレーム対応で何ができる？LLMとの連動の仕組みやメリット、導入のポイントを徹底解説！
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...
GraphRAGとは？ナレッジグラフとRAGでできること・企業にもたらす4つのメリット・導入注意点・活用分野を徹底解説！
多くの企業が直面する社内の膨大なドキュメントからの検索効率、カスタマーサポートの回答品質、部門間でのナレッジ共有に、新たな解決策として注目を集めているのがGra...
ファインチューニングとは？LLMで必要な理由・デメリット・RAGや転移学習との違い解説
LLMなどの生成AI（ジェネレーティブAI）の急速な発展に伴い、ビジネスにおけるAI活用が加速しています。その中で、「ファインチューニング」という手法が大きな注...
