| "documents": [ | |
| "RAG（Retrieval Augmented Generation）は、大規模言語モデルの課題、特に幻覚や情報鮮度の問題を解決するために考案された強力なAIフレームワークです。このシステムでは、外部のデータベースから関連情報を検索し、それを基に回答を生成します。", | |
| "LLMの幻覚（Hallucination）は、大規模言語モデルが事実と異なる情報を生成してしまう問題であり、RAGのようなフレームワークがその対策として注目されています。幻覚は訓練データにない情報や、古い情報に基づく回答で発生しやすいです。", | |
| "ベクトルデータベースは、高次元のベクトルデータを効率的に保存、管理、検索するための特殊なデータベースです。近似最近傍探索（ANN）アルゴリズムを使用して、類似度の高いベクトルを高速に検索できます。", | |
| "Faissは、Facebook AIが開発したオープンソースの効率的な類似性検索ライブラリで、特に大規模なベクトルデータセットにおいて高速な検索を実現します。CPU版とGPU版があり、様々なインデックス構造をサポートしています。", | |
| "プロンプトエンジニアリングは、大規模言語モデルから最適な出力を得るための技術であり、質問の仕方や文脈の与え方が重要です。適切なプロンプト設計により、モデルの性能を大幅に向上させることができます。", | |
| "RAGシステムの実運用における課題としては、計算コストとレイテンシ（応答遅延）が挙げられます。リアルタイム性が求められるアプリケーションでは、検索速度とエンベディング生成速度の最適化が重要になります。", | |
| "インデックスの最適化は、検索速度を向上させるための重要なステップです。適切なインデックス構造の選択、パラメータチューニング、データの前処理によって大幅な性能改善が期待できます。", | |
| "セマンティック検索は、意味的な類似性に基づいて情報を検索する技術です。従来のキーワードベースの検索とは異なり、文脈や意図を理解して関連度の高い結果を返すことができます。", | |
| "モデルの軽量化や量子化は、推論速度とメモリ使用量を改善する重要な技術です。精度を保ちながらモデルサイズを削減することで、リソース制約のある環境でも効率的に動作させることができます。", | |
| "キャッシュは、頻繁にアクセスされるデータを一時的に保存し、高速なアクセスを可能にする仕組みです。RAGシステムでは、エンベディングキャッシュや検索結果キャッシュによって応答速度を大幅に改善できます。", | |
| "自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解、解釈、生成する能力を研究するAIの分野です。機械翻訳やテキスト要約などが含まれます。", | |
| "トランスフォーマーモデルは、自然言語処理の分野で大きな進歩をもたらしたニューラルネットワークアーキテクチャです。Attention機構が特徴です。", | |
| "強化学習は、エージェントが環境と相互作用し、試行錯誤を通じて最適な行動戦略を学習する機械学習の一分野です。報酬を最大化するように学習します。", | |
| "教師あり学習は、入力データとそれに対応する正解ラベルのペアを用いてモデルを訓練する機械学習の最も一般的な手法です。分類や回帰問題に用いられます。", | |
| "非教師あり学習は、ラベルなしのデータからパターンや構造を自動的に見つけ出す機械学習の手法です。クラスタリングや次元削減などが含まれます。" | |
| ] | |
| } | |