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。
第2章 — インテリジェント文書パース
LLM Primer III ウォークスルー第2回。PDF はテキストファイルではなく、レイアウト指定書である。素朴な変換が何を捨て、レイアウト認識パーサーは何を取り戻すのか。LlamaParse、Docling、Unstructured、Marker-PDF、Firecrawl、DeepSeek-OCR の現在地と、ページ画像を直接検索するマルチモーダル系の道筋を整理します。
2026-03-19
RAGとの統合設計とは？｜MCP入門 4.1｜生成AIの文脈構築を強化する検索補助付き設計
RAG（検索補助付き生成）は、生成AIに最新情報や社内知識を与える鍵です。本章では、MCPとの接続方法、FAQ注入、要約統合、テンプレートとの連携など、RAGとコンテキスト設計を統合する具体的手法を紹介します。
2025-03-18
RAGで専門文書を活用する方法｜法務・医療・教育分野での事例と効果｜LLM入門 3.3
法律文書、医療ガイドライン、教育要綱など、専門性の高い情報を誰もが使いやすくするにはどうすればよいか。本記事では、RAGを活用して専門文書を自然言語で引き出す仕組みと、実際の活用事例を丁寧に解説します。
2025-02-14
RAGでFAQ対応を自動化する方法と効果とは？顧客サポートをAIで強化｜LLM入門 3.2
RAGを活用したFAQ対応Botは、顧客の自然な質問に対して意味ベースで文書を検索し、正確でわかりやすい回答を生成します。本記事では、EC事業者の導入事例とともに、設計・運用のポイントや導入効果を具体的に解説します。
2025-02-13
RAGの活用事例と導入効果とは？業務改善を実現する4つのユースケース｜LLM入門 第3章
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、社内ナレッジBotやFAQ応答、自動応答の高度化に活用されています。本章では、実際のユースケースと導入プロセス、効果、注意点までを具体的に紹介し、実務に役立つ導入視点を提供します。
2025-02-11
RAGは何に向いている？生成AIの得意・不得意を整理｜LLM入門 2.4
RAGは社内ナレッジ検索やFAQ応答に優れた効果を発揮しますが、数値計算やリアルタイム情報の処理には課題もあります。本記事では、RAGが得意なユースケースと不得意な場面を丁寧に解説し、導入判断の視点を提供します。
2025-02-10
なぜ今RAGが必要なのか？｜ChatGPTの限界と知識の外部化｜LLM入門 第1章
ChatGPTだけでは業務に使えない──その理由は、固有情報の欠如や幻覚、情報の鮮度にあります。本章では、こうした生成AIの限界と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が求められる背景を丁寧に解説します。
2025-02-02
RAGで業務AIを強化する方法とは？｜LLM入門：検索と統合の仕組みを解説
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルに社内ナレッジやFAQを統合し、業務に使えるAIを構築する鍵です。本記事ではRAGの仕組み、活用例、導入のステップまで、わかりやすく解説します。
2025-02-01
1.1 LLMとは何か: 定義と概要 | 大規模言語モデルの基本をエンジニア向けに解説
LLM（大規模言語モデル）とは何か？GPTやBERTなどの代表的なモデルや学習の仕組み、自然言語処理における役割をわかりやすく解説。『LLM入門：しくみから学ぶ生成AIの基礎』からの要約版です。
2024-09-03