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11件の記事
AIのためのドキュメント解析：PDF、表、そして厄介な残り
モデルが文書を読み解く前に、何かがそれをきれいなテキストに変えなければなりません。その地味な工程が、下流のすべてを静かに決めています。
検索拡張生成（RAG）を第一原理から理解する
RAGはツールの積み重ねとして説明されがちです。それを取り払えば、一つの単純な考えに行き着きます。モデルが答える前に適切な資料を読ませること。その本当の仕組みを解説します。
プロジェクトに合った埋め込みモデルを選ぶ
埋め込みモデルの選択は、リーダーボードよりも適合度の問題です。あなたのデータと予算で検索が機能するかを実際に決めるものを解説します。
本当に機能するドキュメントQ&A：パターンと落とし穴
自社の文書に質問を投げるのは、最も役立つAIデモであり、最も静かに間違えやすいものの一つです。実運用に耐えるパターンをご紹介します。
誇張を抜きにしたベクトルデータベース:何をするもので、いつ必要なのか
ベクトルデータベースは一夜にして流行語になりました。それが実際に何をするのか、解決する問題は何か、そして本当に必要かどうかを見極める正直なサインを解説します。
AIの回答に出典を付ける
出典があれば、検証できない回答が検証可能な回答に変わります。モデルに出典を、しかも誠実に引用させる方法を解説します。
検索のために文書をうまくチャンク分割する
検索はチャンクの良さ以上にはなりません。適切な一節がそのまま、文脈とともに返ってくるよう文書を分割する方法を紹介します。
シンプルなRAGパイプラインを作る:概念的な道のり
検索拡張生成を一段階ずつ組み立てます。魔法も特定のスタックもなし。パイプラインの形と、重要となる判断だけをお伝えします。
ファインチューニング vs RAG vs プロンプティング：選び方の指針
モデルを思いどおりに動かす方法は3つ。多くのチームは最も重い手段に真っ先に飛びつきます。正しい順番で選ぶ方法を解説します。
社内のAI検索：現実的なバージョン
質問すれば、社内のあらゆる文書から答えが返る。デモは魔法のようです。本物のデータと本物の権限が来たとき、何がそれを難しくするのかをお伝えします。
カスタマーサポートにLLMを導入する：最初に壊れるのはどこか
サポートチャットボットは最も手軽なAIデモであり、同時に最もうまく運用しにくいものの一つです。実際の導入が壊れる場所と、生き残るシステムを分けるものを解説します。