RAG

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RAGの次を狙うCAG(Cache-Augmented Generation)の可能性

複雑さとレイテンシを大幅に削減する新アプローチはじめに:この記事を読むメリット「自社の情報を大規模言語モデル(LLM)に取り込む際、RAG(Retrieval-Augmented Generation)は有力な手段だけれど、実装が難しくて時...
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Googleが描くAIエージェントの未来と知っておくべき5つのポイント

2025年1月6日 — Googleが昨年9月にひっそり公開したホワイトペーパー「Agents」は、AIが今後ビジネスにおいてどのように“より主体的かつ独立した役割”を担う可能性があるかを示す、刺激的な内容となっていました。本記事では、Googleホワイトペーパーで語られている“AIエージェント”とは何か、その技術的背景とビジネスへの影響を5つの重要なポイントにまとめて解説します。
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RAGとは?AI(LLM)の進化を支えるアプローチ

RAGの仕組みと活用方法について近年、AI技術の進化に伴い、新しい概念やアプローチが次々と登場しています。その中でも注目を集めているのが「RAG(Retrieval-Augmented Generation)」という技術です。この記事では、...
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ChatGPTで自社データを活用するRAG構築

自社データや外部データをChatGPTで活用するには?近年、大規模言語モデル(LLM)の飛躍的な進化により、自然言語処理(NLP)分野は急速な変革を遂げています。その中でも、OpenAIが開発したChatGPTは、人間に近い自然言語応答能力...
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ローカルLLMをファインチューニングしRAG構築するステップ

日本語対応のオープンソースLLMを活用してローカルLLMをファインチューニングし、RAG(Retrieval-Augmented Generation)を構築するためのステップについて詳しく解説します。
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