
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...
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RAGのデータ収集は問い合わせ対応が多いFAQや属人化したノウハウなど導入効果が早く現れるROIの高いデータから優先的に着手 RAGで最大の効果を得るには、「顧...

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...

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「...

レガシーシステムのブラックボックス化は事業継続を脅かす AIは人手では困難なソースコード解析を自動化し、仕様書の生成やシステム構造の可視化を実現 AIを有効活用...

Agnoは記憶・知識(RAG)・ツール連携機能を持つ自律的なAIエージェントをPythonで構築できるオープンソースフレームワーク 単一のエージェントだけでなく...

新人教育には、LLMの自然な「対話能力」と、社内情報のみを参照するRAGの「正確性」を組み合わせることが最適 教育担当者はより付加価値の高い指導に集中。また、社...

LLM(大規模言語モデル)、及び生成AIを企業導入するにあたって、間違った情報を真実のように出力する「ハルシネーション(幻覚)」が導入障壁となっているケースが少...

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...

ChatGPTなどのLLM(大規模言語モデル)は、その仕組み上、事実と異なる情報(ハルシネーション)を生成するリスクを完全には排除できません。 ハルシネーション...