
RAGとファインチューニングの違いは?LLM開発の工数・コスト・効果を徹底比較!
LLM(大規模言語モデル)を拡張させる代表的な手法として挙げられるのが、RAG(検索拡張生成:Retrieval-Augmented Generation)とフ...
生成AI、画像認識、AI開発企業等のAI会社マッチング支援サービス

LLM(大規模言語モデル)を拡張させる代表的な手法として挙げられるのが、RAG(検索拡張生成:Retrieval-Augmented Generation)とフ...

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...

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...

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...

新人教育には、LLMの自然な「対話能力」と、社内情報のみを参照するRAGの「正確性」を組み合わせることが最適 教育担当者はより付加価値の高い指導に集中。また、社...

7B パラメータでGPU1台/CPU動作。RakudaでGPT-3.5超、低コストながら日本語特化の高精度。 アダプタ追加学習で業務別に即最適化。複数アダプタで...

近年、生成AI(ジェネレーティブAI)はさまざまな業界で急速に活用され、業務効率化やクリエイティブ領域に貢献しています。 製造業では熟練技能の数値化、建設業では...

ハイブリッド検索は、キーワード検索の網羅性とAIによるベクトル検索(意味検索)の精度を組み合わせ、より的確で意図に沿った検索結果を提供 社内の情報検索時間の大幅...

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...

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...