AgentKit の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Introducing AgentKit 1. はじめに「AgentKit」は、エージェントを構築・展開・最適化するための包括的なツールセットです。エージェントの構築には、断片化されたツールを巧みに組み合わせる必要がありました。バージョン管理のない複雑なオーケストレーション、カスタムコネクタ、手動による評価パイプライン、プロンプトチューニング、リリース前の数週間に及ぶフロントエンド作業などです。「AgentKit」を使用すると、開発者はワークフローを視覚的に設計し、次のような新しいビルディングブロックを使用して、エージェントUIをより迅速に組み込むことができます。 ・Agent Builder マルチエージェントのワークフローの作成とバージョン管理のためのビジュアルキャンバス ・Connector Registry 管理者がOpenAI製
RAGの精度向上手法、がっつりまとめ【2025年】
この記事は何 ナレッジセンスでは、エンタープライズ向けにRAGサービスを提供しています。その中で「RAGは簡単に作れるけど、精度を上げるのは難しい」という課題に日々向き合っています。本記事は、2024~2025年に公開された研究や事例をもとに、RAGの回答精度を高める代表的なアプローチを ざっくりまとめたものです。 ざっくりサマリー この記事では、企業の社内データを利用したRAG、特に大企業で「エンタープライズRAG」での実装手法についてざっくり理解します。まず、エンタープライズRAGでのよくある課題をお伝えします。その上で、2025年現在の最新動向を踏まえ、評価手法のような基本戦略から、ちょっと高度なテクニックまで、RAGの精度を向上手法を概観します。 （エンタープライズRAGとは、社内の膨大なデータをLLMが活用可能にするためのソリューションのことです。） RAG、実装は簡単。しかし、
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