
RAGはデータ選定が最重要?理由・選定の注意点7ポイント・手順を徹底解説!
RAGは検索した情報を基に回答するため、投入するデータが不正確・古い・不十分だとLLMの性能に関わらず出力の質が低下し、ハルシネーションの原因に 情報の「正確性...
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
RAGは検索した情報を基に回答するため、投入するデータが不正確・古い・不十分だとLLMの性能に関わらず出力の質が低下し、ハルシネーションの原因に 情報の「正確性...
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...
Difyのワークフロー機能を使えばマウス操作で「ノード」と呼ばれる機能ブロックを繋ぎ合わせるだけで業務プロセスの自動化や高度なAIアプリケーションを視覚的に構築...
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...
Difyは手軽に始められるクラウド版とカスタマイズ性に優れる無料のセルフホスティング版があり、自社の技術力やセキュリティ要件に応じて導入形態を選択 料金プランは...
社内データを参照にした回答生成を可能にするRAGは、LLM(大規模言語モデル)を企業で活用するために欠かせない方法となっています。しかし、社内データを生成AIと...
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...
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...
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...
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...