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。


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第2章 — LLMシステムの脅威モデリング

『LLM Primer VII: AIセキュリティ』ウォークスルー第2回。Shostack の4つの問い、STRIDE、PASTA、MITRE ATLAS を、あらゆる入力を潜在的な指示として読む確率的関数を最も強力な構成要素として持つシステムに適用する、という章です。

2026-05-11

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

なぜRAGが必要とされるのか?|業務利用で見える生成AIの限界とは|LLM入門 1.2

ChatGPTを業務に導入しようとすると、正確性・柔軟性・更新性に課題が見えてきます。本記事では、企業利用における生成AIの限界と、RAG(Retrieval-Augmented Generation)という新たなアプローチの登場背景を解説します。

2025-02-04

5.0 LLMを使う際の注意点 | バイアス、リソース、リアルタイム処理の課題

LLM(大規模言語モデル)を使用する際の注意点についてエンジニア向けに解説。バイアスや倫理的問題、計算リソースとコスト、リアルタイムでの使用における技術的な課題について詳述。

2024-09-20