テキストコミュニケーションで意識していること｜ymdkit
リモートワークで仕事をしていると、Slack や Teams といった何かしらのチャットツールでコミュニケーションを取ることが多い。そうやって仕事を続けていく中で「こう伝えたらよりスムーズに話が進んだかな...」という後悔は多々あり、日々試行錯誤を続けている。 そうやって試行錯誤を続けていく中である程度テキストコミュニケーションを取る上でのフォーマットが定まってきた気がするので、箇条書きでまとめてみようと思う。（随時更新予定） prefix （接頭辞）をつける文章の先頭にその文章の目的がわかるような prefix をつけて、何のためにポストしたかを一目で分かりやすくする。例えば以下のような prefix をつけることがある。 【質問】→ 相手の返信が欲しい時 【共有】→ 返信は不要だが、内容は把握しておいてほしい時 【メモ】→ 返信不要で、後から検索できるよう残しておきたい時 箇条書きする
RAGの実案件に取り組んできた今までの知見をまとめてみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい
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