ハルシネーションとは？生成AIが誤回答する原因と対策
生成AIのハルシネーションとは何か、起きる原因、RAGや運用で誤回答を減らす方法を解説します。
Knowledge & Insights
記事一覧
ローカルLLM・オンプレミス生成AIの導入に役立つ情報を発信します。
プロンプトインジェクションとは？企業が行うべき対策
プロンプトインジェクションの仕組み、直接・間接攻撃の例、企業向けの多層対策を解説します。
プロンプトとは？生成AIから適切な回答を得る書き方
プロンプトの意味と、目的・条件・出力形式を伝える基本的な書き方を具体例とともに解説します。
コンテキストウィンドウとは？LLMが扱える文章量を解説
コンテキストウィンドウの意味、トークンとの関係、長文を扱う際の注意点をやさしく解説します。
推論とは？生成AIが回答を作る仕組みとGPUの役割
AIの推論とは何か、学習との違い、回答生成とGPUの関係を初心者にも分かる言葉で解説します。
量子化とは？ローカルLLMを軽量化する仕組みを解説
LLMの量子化とは何か、軽量化できる理由、速度・精度との関係を非エンジニア向けに解説します。
ファインチューニングとは？RAGとの違いと選び方
ファインチューニングの仕組み、RAGとの違い、向いている用途と導入時の注意点を解説します。
Embedding（埋め込み）とは？文章を検索できる仕組み
Embeddingの意味、文章を数値化して意味検索に利用する仕組みを、例を交えてやさしく説明します。
ベクトルデータベースとは？RAGで利用される理由を解説
ベクトルデータベースの意味、似た文章を探す仕組み、RAGで使う理由を初心者向けに解説します。
AIエージェントとは？生成AIとの違いと企業での活用例
AIエージェントの意味、生成AIとの違い、業務を実行する仕組みと安全な活用方法を解説します。
MCPとは？生成AIと外部サービスを連携する仕組み
MCPの意味、AIと外部サービスをつなぐ仕組み、できること、安全な運用方法をやさしく解説します。
RAGとは？社内文書を生成AIで活用する仕組みを解説
RAGの仕組み、社内文書検索、生成AIとの関係、導入時の注意点をわかりやすく解説します。