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！
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...
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コンテキストエンジニアリングとは？重要性・プロンプトエンジニアリングとの違い・手順・ポイントを徹底紹介！
コンテキストエンジニアリングは情報の収集から管理までをシステムとして設計し、AIの判断精度と再現性を根本から高める 不要な情報を削ぎ落とし、メタデータの付与や要...
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！
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...
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！
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、...
RAGの運用体制どうする？生成AIシステムの精度を支えるチーム構築方法・改善ポイントを徹底紹介！
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...
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！
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...
RAGを導入するまでの8ステップ！プロジェクトの進め方や技術選定のポイントも徹底解説！
RAG導入プロジェクトは「どの業務の何を解決したいか」という目的設定から始め、その効果を測るための具体的なKGI・KPIを設計 PoC（概念実証）を通じて、限定...
なぜRAGの評価は難しい？評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説！
RAGの評価は「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...
RAG導入の費用対効果を上げるには？原因・精度改善の重要性・手順・KPI例を徹底解説！
RAG導入の成否は、事前に「定量的効果（コスト削減など）」と「定性的効果（満足度向上など）」を明確に定義できるかにかかっています 回答精度の低さやユーザーに使わ...
