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AIに関するsyqueのブックマーク (6)
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syque 2025/01/28
初出は2023/12/20頃- AI
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Argilla を使って生成 AI の出力クオリティ向上を目指す！ - Techtouch Developers Blog
はじめに 導入背景 Argilla とは なぜ Argilla を選んだか 実現したいこと 設計 実装方針 その他実装における工夫点 今後の課題 まとめ はじめに こんにちは。データエンジニアの acchan です。 現在 DAP Lab とよばれるチームに配属しており、生成 AI 技術を使ったプロダクト開発に従事しています。生成 AI の新たな可能性と課題に挑む私たちの取り組みについて、今回は AI 出力改善のワークフロー構築に Argilla と呼ばれるツールを組み込んだ背景や、具体的な機能などについて紹介します。 導入背景 弊社はノーコードWebシステム改善プラットフォーム「テックタッチ」を展開しています。 この「テックタッチ」に対して、DAP Labでは生成 AI を使った機能（以下、AI 機能）のリリースを控えています。 この機能は「テックタッチ」の利用効率化を目的としたものです
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RAGを専門用語に強くする手法「Golden-Retriever」
株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ向けに開発提供しているスタートアップです。本記事では、RAGの性能を高めるための「Golden-Retriever」という手法について、ざっくり理解します。 この記事は何 この記事は、RAGシステムを専門用語に強くするための手法「Golden-Retriever」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 今回も「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー Golden-Retrieverは、RAG（Retrieval Augmented Generation）を、業界特有の用語・社内用語を含むような質問に強くするための手法です。カリフォルニア大学の研究者らによって2024年8月に提案されました。 従来のRAGシステム
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