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RAGSZTUCZNA INTELIGENCJA
人工知能モデル、その運用と限界

RAG

Retrieval-Augmented Generation

AIのパターンの一つで、LLMが回答する前に、外部の知識ベースから重要なデータを検索する。検索された断片はモデルのコンテキストに取り込まれ、企業の情報源から逸脱した回答を抑制する。

なぜ重要か

モデルにまず企業の知識ベースを参照させ、その後に回答させる。これにより、回答はモデルの記憶ではなく、特定の情報源に基づいており、出典を示すことができる。

なければ何が困るか

検索機能がない場合、モデルはトレーニングデータからの記憶に基づいて回答する。説得力があるが、時として誤りがあり、常に企業のデータを把握していない。

いつ使うか

自社のドキュメント、記事アーカイブ、または商品情報データベースに基づくアシスタントや検索エンジンで使用される。

私たちの使い方

アシスタントは、最新のドキュメントに基づいて企業の商品情報を回答し、モデルの知識のみに頼らない。

知っておきたい数字

データで見る人工知能

26%

Prognozowany udział w pełni elektrycznych pojazdów (BEV, bez hybryd) w europejskim parku samochodowym do 2035 roku, w porównaniu z 4% w 2025 r.

BCG2035ヨーロッパ

88%

Meta podaje, że ponad 88% z 137 000 usuniętych reklam oszukańczych w Polsce zostało wykrytych automatycznie przed zgłoszeniem.

Meta09/2026ポーランド

2 500 000 000 000 USD

Prognozowane światowe wydatki na AI w 2026 roku.

Gartner2026世界

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