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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

65%

Odsetek ankietowanych Polaków deklarujących korzystanie z narzędzi AI według raportu „E-commerce w Polsce 2026”

IAB Polska2026ポーランド

470 000 000 000

IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026 V2 prognozuje, że europejskie wydatki na AI osiągną blisko 470 mld dolarów do 2030 roku

IDC09/2026ヨーロッパ

470 000 000 000

Prognozowane całkowite wydatki na AI w Europie w 2030 roku według IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide 2026 V2

IDC09/2026ヨーロッパ

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