RAGの基礎を理解する Part3
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 本記事では、生成AI、特に RAG（Retrieval-Augmented Generation）モデル における...
22
11
Comment2
7 search resultsShowing 1~7 results
Stocked
You need to log-in
予測AIモデルの目的設計
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 機械学習プロジェクトを始めるにあたり、モデルの「予測精度」に目が行きがちですが、その前に最も重要なステップがありま...
16
4
Comment0
AI活用のROI改善を考える
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 ビジネスにおけるAI活用の広がりは加速していますが、「PoC（概念実証）は成功したものの、ROI（投資対効果）が合...
22
12
Comment0
予測AIモデルのアルゴリズム選択
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 機械学習モデルを構築する上で、目的に合った適切なアルゴリズムを選択することは、その成否を大きく左右します。本記事で...
21
11
Comment0
RAGの基礎を理解する Part2
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 Part 1では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な概念、そのメリッ...
15
10
Comment0
LLMのアルゴリズムを理解する
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 近年、ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデル（LLM）が目覚ましい進化を遂げ、私たちの生活やビジネス...
8
8
Comment0
RAGの基礎を理解する Part1
はじめに はじめまして、Orbitics株式会社データサイエンス部の上野です。 「LLMのアルゴリズムを理解する」の記事で機械学習の観点でLLMについて解説しました。今回はLLMの応用技術として...
23
21
Comment0
7 search resultsShowing 1~7 results
Qiita is a knowledge sharing service for engineers.
- You can follow users and tags
- You can stock useful information
- You can make edit suggestions for articles