LLM入門

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Azure Cognitive SearchやElasticでRAGを実現する方法｜既存検索基盤を活かす構成とは｜LLM入門 5.4

RAGはLangChainやLlamaIndex以外にも、Azure Cognitive SearchやElasticsearchといった既存インフラでも構築可能です。本記事では、それぞれの特徴や適用例、選定ポイントをわかりやすく整理します。
2025-02-25

LlamaIndexとは何か？RAGにおける文書インデックス構築の強みとLangChainとの違い｜LLM入門 5.3

LlamaIndexは、RAGの文書処理とインデックス管理に特化したライブラリです。本記事では、LlamaIndexの設計思想と主要機能、LangChainとの違いや併用パターン、実務での活用シーンを丁寧に解説します。
2025-02-24

RAG構築に使える主要ツールとサービスの選び方｜LLM入門 第5章

RAGを実装するには、適切なツールやサービスの選定が不可欠です。本章では、OpenAI Embeddings、LangChain、LlamaIndex、Azure Cognitive Searchなど、RAG構築に役立つ代表的な選択肢を比較・解説します。
2025-02-21

RAGの中核構造：RetrieverとGeneratorの役割と分離設計｜LLM入門 2.2

RAGにおいて、Retriever（検索部）とGenerator（生成部）の明確な分離は高精度な応答生成の鍵となります。本記事では、それぞれの役割、構造、設計上のメリットについて詳しく解説し、柔軟で拡張性のあるAI構築のための基盤を紹介します。
2025-02-08

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

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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。