LLM入門
合計 1 件の記事があります。
現在 1 ページ中の 1 ページ目です。

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
カテゴリー
検索履歴
会話履歴 833
エンジニア向け 397
マルコフ連鎖 380
生成型要約 373
注意メカニズム 372
自動要約 371
教育AI 370
大規模言語モデル 368
パーソナライズドコンテンツ 366
NLP トランスフォーマー 362
言語モデル 358
トークン化 353
ミニバッチ学習 348
数学的アプローチ 347
データ前処理 338
セルフアテンション 335
GPT テキスト生成 334
クロスエントロピー損失 334
バイアス 問題 329
LLM テキスト生成 328
LLM 要約 323
ロス計算 322
バッチサイズ 318
線形代数 316
GPT-2 テキスト生成 315
トレーニング 315
FAQシステム 312
コード生成 307
自動翻訳 307
自然言語処理 翻訳 307
チーム

任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。