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RAGの記事一覧

ベクトルデータベースとは?RAGの精度向上に欠かせない技術の仕組みや課題、活用ケースを徹底解説!

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ベクトルデータベースはAIによる「意味の数値化(ベクトル化)」により、曖昧な指示でも文脈を理解した検索が可能 生成AIのハルシネーションや知識不足を補う外部記憶...

Azure AI Bot Serviceとは?単なるAIチャットボット構築ツールと言えない特徴・活用メリット・注意点を徹底解説!

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Azure AI Bot Serviceは、Bot Framework SDKによるフルカスタマイズと、Copilot Studioによるローコードでのプロトタ...

AX(AIトランスフォーメーション)とは?DXとの違い・活用メリット・推進例を徹底紹介!

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定型業務のデジタル化(DX)を超え、AIを活用して意思決定や非定型業務そのものを自律的にするのがAXの本質 社内データを参照させる「RAG」と、企業文化や判断基...

ChatGPTに自社データを学習させる!GPTsで何ができる?5つの学習方法と注意点徹底解説!

ChatGPT GPTsとは?プロンプト登録だけでなく自社データを学習できる!活用例、注意点徹底解説

ChatGPTは全世界・全時代の公開Webサイトの情報から学習しています。しかし、20XX年XX月XX日までの情報といった時期的制限や、企業や個人がローカルに保...

ChatGPTでRAGを活用する方法は?課題や実装方法、活用事例、注意点を徹底解説!

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多くの企業がChatGPTの活用を進める中で、機密情報の取り扱いやハルシネーションといった課題に直面しています。特に、顧客情報や社内の機密データを扱う部門では、...

Amazon Bedrock エージェントとは?機能・活用メリット・使い方・注意点を徹底紹介!

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Amazon Bedrock エージェントは、プロンプトの設計やインフラ管理といった専門知識なしに社内システムやデータを活用するAIエージェントを構築できる 基...

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!

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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とは?ウェブサイトを対話型AIエージェントに変える機能・使い方・メリット・活用例・注意点を徹底紹介!

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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...

Embedding(埋め込み表現)とは?LLM・RAGでの必要性・活用事例6選・実装手順を徹底解説!

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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...

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