
【ウェビナー】LLM活用の成功パターン:RAG×エージェント×AI Ready Dataで業務定着へ|AI Market Focus
生成AIのビジネス活用が広がる今、「LLM(大規模言語モデル)を自社でどう使えばいいのか」「具体的に何から始めればいいのか」と悩む企業も多くなっています。 そこ...
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

生成AIのビジネス活用が広がる今、「LLM(大規模言語モデル)を自社でどう使えばいいのか」「具体的に何から始めればいいのか」と悩む企業も多くなっています。 そこ...

Graniteはエンタープライズ向けに設計されたオープンソースAIモデル群で、推論機能を備え、コスト削減と高性能を両立している。 Granite 3.2では日本...

データガバナンスは、AIが誤った学習(バイアス)をしたり、コンプライアンス違反を犯したりするのを防ぐ土台 データガバナンスは、ルール作り(ポリシー、品質管理、セ...

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...

ChatGPTの企業利用には機密情報漏洩、APIキー管理不備、ハルシネーション、著作権侵害、不正利用、RAG利用時の知識ベースへの不正アクセスといったセキュリテ...

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...

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の評価は応答速度や精度などの技術的指標だけでなく、「ROI」や「顧客満足度」といったビジネスインパクト、「ユーザーの使いやすさ」など複数の視点 LLMを「...

LLMの精度改善には、プロンプトエンジニアリングから、RAG、ファインチューニングまで目的に応じた複数のテクニック 精度が上がらない原因はモデルだけでなく、学習...