LLM入門
このページでは、AI技術に関心のある方のために、LLM(大規模言語モデル)の基礎から応用までをわかりやすく解説します。
合計 2 件の記事があります。 |
現在 1 ページ中の 1 ページ目です。
ドキュメントベース質問応答(RAG)でのContext設計とは?|MCP入門 5.3|情報の構造化で精度と説明力を高める方法
RAG(検索補助生成)で生成AIが正確に応答するためには、検索結果をどのように文脈化するかが鍵です。MCP設計により、取得情報のスロット化・優先度付け・役割づけを行い、安定した回答と説明責任のある出力を実現する方法を解説します。
2025-03-25テンプレートとスロットの設計とは?|MCP入門 3.3|生成AIの柔軟で安全な文脈構築法
生成AIの出力に一貫性と安全性を持たせるには、テンプレートとスロット設計が重要です。本章では、プロンプトテンプレート、文脈スロット化、入力サニタイズなど、再利用とセキュリティを両立する具体的なパターンを解説します。
2025-03-15