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10章 — 長期タスクの記憶

LLM Primer IV ウォークスルー第10回。ウィンドウとReActスクラッチパッドによる短期記憶、エピソード・ベクトルと意味ストアによる長期記憶、そして数時間・数日にわたってエージェントを生産的に保つ圧縮技術。

2026-04-08

RAGとは何か?「知識の外部化」という新しいAI設計思想|LLM入門 1.3

従来のAIは知識をモデルに内在化させる方式が主流でした。しかし、変化の激しい業務環境では「知識の外部化」が重要になります。本記事では、RAGによって実現される知識とモデルの分離という設計思想の本質を解説します。

2025-02-05

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

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