検索拡張生成（RAG）の包括的調査: 発展、現状、将来の方向性

近年、大規模言語モデル（LLM）が急速に発展し、自然言語処理の分野において革新的な成果を挙げつつあります。しかし、LLMにはいくつかの限界も存在します。例えば、訓練データに含まれない情報や、常に最新の情報にアクセスできな […]

機械学習における表形式データのオーグメンテーション

機械学習において、表形式データは最も広く使用されているデータ形式の1つです。しかし、高品質な表形式データを大量に取得することは依然として大きな課題となっています。この課題を克服するために、オーグメンテーション技術が注目さ […]

Difyとは？ Difyは、プログラミングの知識がなくても、ノーコードでLLMアプリケーションを作成できる、オープンソースプラットフォームです。Backend as ServiceとLLMOpsの概念を融合しており、LL […]

Ollamaは、ローカルPCでオープンソースの大規模言語モデル（LLM）を簡単に利用できる、非常に魅力的なツールです。今回は、Windows環境にOllamaを導入し、LLMを利用する方法について紹介します。 Ollam […]

人工知能（AI）は、現代の組織、特に中小企業（SME）の発展と競争力向上において重要な要素として認識されている。しかし、AIの導入には、コスト、技術的スキルの不足、従業員の受容性といった重要な障壁が存在する。本稿では、こ […]

今回は、自然言語処理の各タスクについて、有効なプロンプト設計についてまとめていく。まず、代表的なプロンプトテクニックをまとめ、その後タスクごとにどのようなプロンプト戦略が有効か見ていくことにする。代表的なプロンプトテク […]

LangChainとは？ LangChainは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発のためのフレームワークで、LLMアプリケーションのライフサイクルを簡素化できます。具体的には、以下のオープンソース […]

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey より引用近年、Retrieval-Augmented Generation（RAG） […]