ragに関するニュース、研究、アップデートをAIが自動収集しています。
“ボットは、検索結果に基づいて回答するためにRAG（Retrieval-Augmented Generation）を使用します。”
“記事は OpenAI の Realtime API に焦点を当てており、応答性が高く、魅力的な会話型 AI を作成する可能性を強調しています。”
“検索、回答合成、自己評価を中心にシステムを構築することにより、エージェントパターンをどのように示すかを示します[…].”
“目標は、大規模言語モデルが、局所的な妥当性ではなく、提案されたキャラクターの背景と小説全体（約10万語）との間の因果関係と論理的整合性を判断できるかどうかを評価することでした。”
“私は、LLMを活用したアプリケーション、マルチエージェントシステム、スケーラブルなPythonバックエンドの構築に豊富な経験を持つフルスタックAI/MLエンジニアです。”
“NVIDIAの推論コンテキストメモリストレージイニシアチブは、より高品質で効率的なAI推論エクスペリエンスをサポートするために、より大きなストレージ需要を促進します。”
“私は、以下のような証拠を優先したパイプラインを構築しました。コンテンツは厳選されたKBからのみ生成されます。検索はチャンクレベルで再ランキングが行われます。すべての重要な文には、クリック可能な引用があります→クリックするとソースが開きます。”
“Lexarは、AIストレージ戦略とともにアルゼンチン代表とのグローバルパートナーシップを発表しました。”
“新しい調査によると、ハードドライブの価格は、過去4ヶ月で平均50%近く上昇しています。”
“実験結果はAxlerodの有効性を裏付けており、ポリシー検索タスクで全体的な精度93.18%を達成し、平均検索時間を2.42秒短縮しました。”
“RAGは、「外部の知識（文書）を検索し、その情報をLLMに渡して回答を生成する仕組み」です。”
“この記事では、サンプルコードを用いてRAGの基本的な仕組みを解説します。”
“この記事は、以下のブログ記事の要約・技術抜粋版です。 https://agenticai-flow.com/posts/agentic-rag-advanced-retrieval/”
“「これをClaudeのスペースに更新したい。あなたに頼まれたからではなく、どこかで処理する必要があり、それがそのスペースの目的だからです。いいですか？」”
“このアプリケーションのコードは、すべてAIコーディングエージェントを活用して実装しました。 具体的には、Claude Code、ChatGPTのCodex CLI、Gemini（Antigravity）を駆使して開発を進めました。”
“…AIアシスタントに質問する際、関連するマニュアルを自動で検索して回答してほしい…”
“Langflowは…「ローコードでエージェントやRAGアプリを素早く構築し、必要に応じて運用環境までつなげたい」というニーズに適したプラットフォームです。”
“Gemini API を本番運用していると、こんな要件に必ず当たります。”
“「ナレッジベースを追加オプションとしてインストールできたら、AIアシスタントをカスタマイズできるんじゃない？」”
“”
“昨今の機械学習やLLMの発展の結果、ベクトル検索が多用されています。”
“”
“「あなたのAIは、あなたの参謀ですか？ それともただの検索ツールですか？」”
“RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルに外部知識を与えて回答精度を高める技術です。”
“NvidiaのCES発表は消費者向けにはあまりありませんでしたが、それでもすべてに影響を与えます。”
“Next.js 14(App Router)でフロントとAPIを同居させ、OpenAI + Supabase(pgvector)でES生成と模擬面接を実装した”
“任意のLLMを内部知識ソース（検索エンジン、ドライブ、カレンダー、Notion、その他15以上のコネクタ）に接続し、チームと一緒にリアルタイムでチャットできます。”
“"画像がダメなら、テキストだ」ということで、今回はDifyのナレッジ（RAG）機能を使い、ローカルのRAG環境を構築します。”
“会話のターンから逐語的に基づいた認知アーティファクト（決定、事実、リマインダー）を抽出し、圧縮耐性のある検索のために時間認識グラフに整理するトレーニングフリーのフレームワークであるCogCanvasを紹介します。”
“チャンクを取得するだけでなく、関連情報を潜在空間の「メモリートークン」に圧縮します。”