エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ChatGPTの活用を加速するRAG: AITCによるRAGコラムまとめ - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
ChatGPTの活用を加速するRAG: AITCによるRAGコラムまとめ - AITC - ISID | AI トランスフォーメンションセンター コラム
~ChatGPTとRAGの組み合わせで変わる業務効率化~ ※1/23に本まとめコラム後のRAGコラムを追加 昨年、AIT... ~ChatGPTとRAGの組み合わせで変わる業務効率化~ ※1/23に本まとめコラム後のRAGコラムを追加 昨年、AITCではChatGPTの業務活用コンサルティングを様々実施してきました。その中で、RAG(Retrieval-Augmented Generation:「検索強化型生成」)の仕組みを利用したコンサルティングを多く実施してきましたので、これらプロジェクトや、RAGに関するコラムを、2023年中に多く公開することができました。 本コラムはそれらのまとめコラムとなります。 その前に、そもそもRAGとは RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、テキスト生成タスクにおいて情報検索を取り入れた手法です。この仕組みは、主に二つの部分から成り立っています。 1.情報検索(Retrieval)部分: まず、与えられた質問やプロンプトに対して関連する情報を文書