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RAGの記事一覧

RAGの精度を向上させる方法は?チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説!

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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のチューニングはなぜ必要?精度を下げない戦略・具体的検討方法を徹底解説!

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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のデータ収集を成功させる方法は?目的別の考え方・コツ・ツール・外部データ収集手段を徹底解説!

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RAGのデータ収集は問い合わせ対応が多いFAQや属人化したノウハウなど導入効果が早く現れるROIの高いデータから優先的に着手 RAGで最大の効果を得るには、「顧...

メタデータとは?RAGに活用するメリット・精度向上の仕組み・注意点を徹底解説!

メタデータとは?RAGに活用するメリット・精度向上の仕組み・注意点を徹底解説!

文書にタイトルや作成日、カテゴリなどの付加情報(メタデータ)を与えることでAIは必要な情報を的確に探し出せるようになり、検索精度と回答品質が向上 RAGでメタデ...

LangChainとは?3大メリット・主要6機能・ChatGPTとの組み合わせによる活用事例を紹介

LangChainとは?メリット・機能・始め方・活用事例・他LLMフレームワークとの比較徹底解説!

LangChainはLLM単体では難しい「社内データや最新情報との連携」「複数の業務プロセスをまたぐタスクの自動化」を可能に LangChainは「RAGによる...

技術的に可能でもChatGPTでできないことは?規約の禁止事項・スペック制限・注意点を徹底解説!

技術的に可能でもChatGPTでできないことは?規約の禁止事項・スペック制限・注意点を徹底解説!

ChatGPTの利用には明確な禁止事項があり、アカウントの共有・不適切なコンテンツの生成・知的財産権の侵害などは契約違反となる 利用規約違反が発覚した場合、アカ...

【LLMモデル比較】ChatGPTとClaudeの性能・設計思想・使いやすさ・安全性・価格を徹底比較!

【LLMモデル比較】ChatGPTとClaudeの性能・設計思想・使いやすさ・安全性・価格を徹底比較!

ChatGPTは汎用性、創造性、豊富な機能連携に強みを持ち、Claudeは倫理観、安全性、長文処理能力、応答の一貫性に優れています。 AIモデルの選定は、自社の...

LLMの人手評価とは?評価基準設計方法、評価者育成方法、管理ポイント、ツール活用法を徹底解説!

LLMの人手評価とは?評価基準設計方法、評価者育成方法、管理ポイント、ツール活用法を徹底解説!

LLMをビジネスで活用する際、自動評価では測れない「品質」を担保するために人による評価が不可欠 評価の目的を明確にし、正確性や一貫性といった評価項目、5段階など...

Difyとは?生成AI(ジェネレーティブAI)アプリ開発ツールの特徴や使い方、活用事例を徹底解説!

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生成AIの活用が広まる中で、AIアプリを開発するプラットフォームも増えています。なかでもDifyは、専門の知識や技術がなくてもAIアプリを開発できるツールとして...

LLM(大規模言語モデル)の性能評価方法とは?指標設定方法・改善サイクル・注意点までLLMOpsサイクルを徹底解説!

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LLMの性能は、公開ベンチマークの数値だけでなく、「定量」「定性」「AIによる評価」という3つの異なる視点を組み合わせて多角的に評価 自社の活用シーン(ユースケ...

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