自分だけの信頼できるAIへ グーグル「NotebookLM」公開
BigQuery RAG による LLM 機能の強化 | Google Cloud 公式ブログ
Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI の台頭により、興味深い未来の AI 活用法が多く語られていますが、一方で限界もあります。生成 AI の主力である大規模言語モデル（LLM）は、特定のデータやリアルタイムの情報を活用できないことが多いため、特定のシナリオで効果を十分発揮できないことがあります。検索拡張生成（RAG）は、自然言語処理における手法で、2 段階のプロセスによって、より有益で正確なレスポンスを提示します。まず、提示された質問との類似性に基づき、より大規模なデータセットから関連するドキュメントまたはデータポイントを検索します。次に、生
RAGs powered by Google Search technology, Part 1 | Google Cloud Blog
When a large language model (LLM) doesn’t have enough information or has no contextual knowledge of a topic, it is more likely to hallucinate and provide inaccurate or false responses. Developers are increasingly excited about generative AI and Retrieval Augmented Generation (RAG) — an architecture pattern that combines LLMs with backend information retrieval from other information sources. This a
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