
エッジLLMとは?代表的なLLM・活用メリット・事例・展望を徹底紹介!
スマートフォンやIoT機器など、身の回りのデバイスで高度なAI、特にLLM(大規模言語モデル)が動く未来が近づいています。 それを実現する鍵となるのが「エッジL...
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スマートフォンやIoT機器など、身の回りのデバイスで高度なAI、特にLLM(大規模言語モデル)が動く未来が近づいています。 それを実現する鍵となるのが「エッジL...

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...

iOS26は、システム全体にApple Intelligenceを統合し、翻訳や検索、通知整理など日常的な操作を知的にサポート。 ライブ翻訳やビジュアルインテリ...

高速応答用モデルと深い推論用モデルを統合し、質問内容に応じて自動切替する構造を持つ ハルシネーション率や誤答率を大幅に低減し、安全かつ正確な回答を生成する コー...

長年の経験に裏打ちされた、言葉では表現しきれない「勘」や「コツ」。それらは、熟練者だけが持つ暗黙知として、業務の質を左右する重要な要素です。暗黙知は企業にとって...

多くの企業で、情報が部署やツールごとに「サイロ化」し多様なデータ形式が混在しているため、従来のキーワード検索では必要な情報にたどり着くのが困難 LLMとRAGを...

ヘルプデスクやカスタマーサポート部門では、問い合わせ対応の遅延、担当者の疲弊、属人化など様々な問題が起きています。システムを活用して解決しようとしても、一般的な...

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...

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...