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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RAGの記事一覧
Cohereとは？Command、Embed、Rerank等の種類・導入事例を徹底紹介！
Cohereは、企業向けに生成AIツールの導入を推奨しているカナダのスタートアップ企業です。ChatGPTを開発したOpenAIに匹敵する生成AI（ジェネレーテ...
LLMとは？企業活用事例・世界モデルとの違い・導入方法とコスト・代表的モデルを徹底解説！AI Marketでの導入相談事例付き
生成AI（ジェネレーティブAI）の発展に伴い、「LLM（大規模言語モデル）」への関心が高まっています。特に、ChatGPTの急速な普及によりメディアでも非常に多...
Rerank 4とは？特徴、モデルの種類と機能、料金プラン、使う方法まで徹底解説！
Rerank 4は、エンタープライズAI検索を前提に設計されたリランキングモデルで、BM25やEmbedding後の検索結果を文脈理解にもとづいて再順位付けでき...
プロンプトとは？生成AIにおける役割から最適化する効果・プロンプトエンジニアリング・今後の動向まで徹底解説！
プロンプトは単なる「AIへの問いかけ」から、システム開発における「インターフェース設計」や「行動ロジックの定義書」へと変化 出力のブレを抑え、業務に即した構造化...
LLMOpsとは？MLOpsとの違い・導入メリット・最適ツール、活用のコツを徹底解説
LLM（大規模言語モデル）が急速な進歩を遂げる中で、LLMを活用したシステムの導入に取り組む企業も増えています。しかし、LLMの真価を発揮させるには、開発から運...
RAGの精度を向上させる方法は？チャンキングなど手法や落ちる原因、低精度で運用するリスクを徹底解説！
生成AI、特にLLMの導入が進む中、多くの企業がRAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）の精度に課題を抱えています。...
RAGとファインチューニングの違いは？LLM開発の工数・コスト・効果を徹底比較！
LLM（大規模言語モデル）を拡張させる代表的な手法として挙げられるのが、RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）とフ...
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...
プロンプトインジェクションとは？生成AIを攻撃する手法や企業のリスク、対策、今後の動向まで徹底解説！
プロンプトインジェクションは、LLM（大規模言語モデル）版の「SQLインジェクション」とも言えるサイバー攻撃 ユーザーが直接入力する「直接的攻撃」だけでなく、A...
