ブログ

LLMアプリ開発フレームワークLangChainの主要コンポーネントと活用パターンを解説します。RAGパイプラインとエージェント実装の設計思想を理解し、開発チームとの技術議論に参加できます。

LLMアプリをノーコード・ローコードで構築できるDifyの主要機能と導入のポイントを解説します。エンジニアなしで社内AIツールを構築する方法と、本番運用の注意点が理解できます。

GoogleのAIツールNotebookLMをRAGの実装例として解説します。ドキュメントを根拠にQ＆A・要約・ポッドキャストを生成する仕組みと、ビジネス活用の可能性と注意点を理解できます。

LLMを使ったビジネスアプリケーションの構成をフロントエンド・バックエンド・コンテキスト管理・Function Callingの観点から解説します。社内AIツール導入を技術的に評価できます。

AIが言葉の意味を扱う基礎技術EmbeddingとベクトルDBによる類似検索を解説します。RAGや類似文書検索の技術的な仕組みを理解し、ベンダーとの導入議論に参加できます。

RAGの仕組みをインデックス作成・セマンティック検索・文脈付き生成の3フェーズで解説します。社内ドキュメントを活用したAI活用やハルシネーション対策の導入判断に必要な知識が身につきます。

生成AIへの指示文であるプロンプトの設計方法を解説します。フューショット学習・CoT・ロールプロンプトなどの技術で出力の質を高める方法と、業務テンプレート化のポイントが身につきます。

生成AIの主要な限界であるハルシネーション・知識のカットオフ・推論の弱点と、対策を解説します。AIを安全かつ効果的に業務活用するためのリスク管理の判断軸が身につきます。

テキスト・画像・音声を横断して処理するマルチモーダルAIの仕組みとビジネス活用を解説します。GPT-4oやGeminiが実現する複合的な情報処理の可能性が理解できます。

動画生成AIの仕組みを拡散モデル・DiT・Soraの技術的背景から解説します。広告制作や社内コンテンツへの活用可能性と現状の限界が理解できます。