RAG
Blog
2026/8/15
RAG
RAG vs ファインチューニング vs プロンプトエンジニアリング：自社データの適切な活用法
自社データをLLMに活用する主要3アプローチ（プロンプト、RAG、ファインチューニング）を徹底比較。知識の即時性、コスト、データ準備負荷、文体制御などの軸から、自社要件に最適な技術選定基準を論理的に解説します。
2026/8/14
RAG
失敗しないRAG（検索拡張生成）設計：回答精度が出ない時に見直すべき4つのポイント
RAG（検索拡張生成）のPoCや本番運用で回答精度が向上しない原因の多くは検索フェーズに存在します。チャンク分割、エンベディングモデル選定、リランキング、メタデータフィルタリングという4つの重要改善ポイントを体系的に解説します。
2026/8/1
RAG
社内データを活用する生成AI――RAGとは何か
社内規程やマニュアルを生成AIの回答に活用するRAGの仕組みを、導入の流れ、注意点、向いている業務とともにわかりやすく解説します。