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［事例紹介］Gemini Embeddingが拓く次世代AIの世界：RAGとコンテキストエンジニアリングへの貢献
はじめに 本稿では、AIがより賢く、文脈に沿った応答をするための重要な技術である「Embedding（埋め込み）」について、Googleの最新モデル「Gemini Embedding」がどのように活用されているかについて焦点を当てて解説します。AIが私たちの業務や日常生... -
生成AIの精度はもっと上がる！RAGを向上させる５つのアプローチ
はじめに AIが時々、事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成してしまう問題は、ビジネス利用における大きな障壁です。RAGは、この問題を解決するために開発されましたが、実はそのRAG自体にも限界があることが分かってきました。 本稿では... -
［論文解説］SUFFICIENT CONTEXT：RAGを「十分な文脈」という新たな視点で読み解く
はじめに AI技術の進化は目覚ましく、特に大規模言語モデル（LLM）は様々なタスクで高い性能を発揮しています。しかし、LLMが知らない情報を扱う際には課題があり、それを解決する手法の一つとしてRAG（Retrieval Augmented Generation）が注目されて... -
［技術解説］RAGかCAGか？あなたのAIプロジェクトに最適な知識拡張技術の選び方
はじめに 大規模言語モデル（LLM）が抱える知識の限界という課題と、その解決策として注目されている2つの拡張生成技術、RAG (Retrieval Augmented Generation) と CAG (Cache Augmented Generation) が注目されています。 本稿では、IBMがYouTube上で... -
［技術解説］データレイクハウスで進化する！生成AIの精度を飛躍させる次世代データ基盤とは
はじめに 近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの進化と普及には目を見張るものがあります。これらのAIは、文章作成、翻訳、プログラミング、アイデア創出など、多岐にわたる分野で私たちの業務をサポートし、新たな可能性を切り拓いています。しかし、そ... -
［技術解説］LLMの性能を引き出す技術：RAG、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリングの使い分け
はじめに 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいものがありますが、特定のタスクやドメインにおいてその性能を最大限に引き出すためには、さらなる最適化が不可欠です。本稿では、AIモデル、特にLLMの応答品質や精度を向上させるための主要な...
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