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RAG
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RAG

(音楽)
【らぐ】

→Live Spot Ragの略称。

らぐ、ラグ、RAG。

京都の繁華街木屋町通りに面するライブハウスの老舗。
主にジャズ、フュージョンなどのジャンルを演奏するバンドが多く出演する、ライブが無い日は飲食店として営業している。

RAG

(音楽)
【らぐ】

アカペラボーカルグループRAG FAIRの略

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NTT WEST Engineers' Blog•5日前

国産LLM tsuzumiでRAGを作る 実測比較で見る精度と応答

はじめに NTTビジネスソリューションズの辻本です。 この記事では、NTTの国産LLM「tsuzumi」を用いたRAG実装をガイドするとともに、ベースモデル（RAGなし）とRAG構成を同一の質問で実行し、精度・応答時間の実測値に基づいて効果を比較検証した結果を紹介します。 なお、本記事中で扱うサービス（Microsoft Azureなど）に関する記載は2025年11月時点の情報に基づきます。また、比較検証結果は筆者の実行環境・設定に依存し、 記事内で掲載しているコードは、理解しやすさを優先した簡略版（抜粋）です。実際の実装には、エラーハンドリングなどが含まれています。 対象読者 LLM（大規模…

#tsuzumi#クラウドエンジニア#RAG#Azure#大阪・関西万博#Azure AI Foundry

関連ブログ

VA Linux エンジニアブログ •16日前

vLLMとRDMAで構築するローカルLLMクラスタ (5)：Open-WebUIによるRAG基盤構築とAMD GPUの活用

ここまでのまとめ 機材の変更 NFS ストレージにナレッジ（RAG）を置く 大量のテキストファイル 大規模なコードベース NFS ストレージの GPU ナレッジ（RAG）の動作確認 「YouTube Monitoring ナレッジ」クイズ（最初の３題） 「Linux Kernel ナレッジ」クイズ（最初の３題） タイトルの変更 執筆者：佐藤友昭 ※ 「vLLMとRDMAで構築するローカルLLMクラスタ」連載記事一覧はこちら ここまでのまとめ 本連載は、コストパフォーマンスを重視した「LM 分散実行」というユースケースの紹介を目的としている。その中でこのユースケースにあると便利そうな「NFS ス…

#ローカルLLM#LM分散実行#Linux#GPU#RAG#open-webui
uepon日々の備忘録•19日前

AI活用の第一歩｜ファインチューニング・LoRA・RAGの違いを説明できるようにする

ファインチューニング / LoRA / RAG は何が違うの？ AIや大規模言語モデル（LLM）の話をしていると、次のような質問がありますよね。 ファインチューニング（Fine-Tuning） LoRA RAG 最近AIを勉強はじめた方と話をしていると、この3つの違いについて質問されることが多いのです。ただ、違いを明確にして説明してと言われると、自分は結構困ります🥲（そんな即応的な回答は私には無理） 結局、どの機能もモデルを賢くする方法になるのですが、実は「変えている場所」が違います。 今回はこの3つを「何を変える技術なのか」という視点で整理してみました。 まず結論から 簡単にいうと、次のよう…

#LLM#ファインチューニング (Fine-tuning)#LoRA#RAG
So_AI_Insightのブログ•20日前

難解な論文をやさしく解説！『Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks』を噛み砕いて理解する

RAGの原点を振り返る─ 2020年の論文から学ぶ検索拡張生成の基礎と最新トレンド 📄 原文はこちら：https://arxiv.org/abs/2005.11401 こんにちは！渡部 壮と申します。 普段は登壇講師として、現場で「いかに実務を効率化するか」をテーマに、ITツールの活用方法をお伝えしています。 本ブログでは、少し内容が難しく感じられるかもしれないAI関連の論文や記事について、できるだけわかりやすく噛み砕いて解説していくシリーズを始めたいと思っています！ 皆さまの学びや発見につながるような内容をお届けできれば嬉しいです。どうぞよろしくお願いいたします。 【目次】 はじめに RAG…

#生成AI#RAG#AI#GPT#ChatGPT
Techvenience•1ヶ月前

【2025年版】LLMを「おもちゃ」で終わらせない。GenAIOpsエンジニアへの現実的なロードマップ【RAG 】

はじめに：LLMアプリを「おもちゃ」で終わらせないために 「ChatGPT APIを叩いて、チャットボットを作ってみた」 いまや、Pythonを数行書けば誰でもAIアプリが作れる時代になりました。「すごい、まるで魔法だ！」と感動した経験が、皆さんにも一度はあるはずです。 しかし、それを 「業務レベル」で安定稼働させる となると、話は全く別です。 いざ社内リリースしてみると、「回答が遅くて使えない」「平気な顔で嘘をつく（ハルシネーション）」「APIコストが予想外に跳ね上がった」……そんな課題が山積みになり、多くのプロジェクトがPoC（概念実証）の段階で静かに息を引き取っています。 「動く」ものを…

#LLM Ops#GenAIOps#LLM#RAG
ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ•1ヶ月前

「ダイ・ハード」はクリスマス映画か？― 文書拡張とHyDEで実現するエンタメRAGの精度向上

はじめまして。NTTドコモ サービスイノベーション部の西岡竜生です。 普段はデータサイエンティストとして、主に映像配信サービスなどのエンタメ領域における生成AIを活用した業務効率化やコンテンツ推薦の価値向上に取り組んでいます。 本記事では、エンタメコンテンツに対するRAGの課題に対し、市中技術を適用した検証結果をまとめます。 はじめに 1. 映画推薦におけるRAGの必要性と課題 なぜLLM単体ではなくRAGが必要なのか RAGで実装する場合の課題 2. 実験設定 目的 データセット 文書作成 クエリの生成手法 3. 結果と考察 結果 結果の分析 考察 文書拡張の効果：ノイズ除去とムードの顕在化…

#RAG#レコメンド
SoulGemAnalyst•1ヶ月前

【AWSフルマネージド】AI Agent × RAG × MCP 構築実践ログ 〜医療ガイドラインFAQ検索編〜

1. はじめに 現在、生成AI開発のトレンドは「単なるチャットボット」から、自律的に外部ツールを使いこなす「AI Agent」へとシフトしています。特に注目されているのが、AIが外部データや機能に接続するための標準規格 「Model Context Protocol (MCP)」 と、社内データを検索して回答精度を高める 「RAG (Retrieval-Augmented Generation)」 の組み合わせです。 今回は、これらをAWSのフルマネージドサービスだけで構築してみました。具体的には、医療ガイドラインのFAQを検索し、正確に回答してくれるAIエージェントを作成します。 本記事では…

#AWS#AgentCore#Bedrock AgentCore#医療情報
CCCMKホールディングス TECH LABの Tech Blog•1ヶ月前

RAGの検索精度を上げる"HyDE"の論文を読んでDifyで試してみました。

こんにちは、CCCMKホールディングスAIエンジニアの三浦です。 最近DifyというAIアプリケーション開発プラットフォームについて調べていました。社内の有志のメンバーでDifyについて発表しあう会があり、そこに向けて自分も発表の準備をしていたからです。 テーマは何にしようかな・・・と考え、最終的にDifyで組むことが多いRAG(Retrieval-Augmented Generation)の性能をDifyで出来るちょっとした工夫で改善する方法を調べてみることにしました。 RAGのSurvey論文 RAGに関するさまざまな手法を調べるに当たり、最初に目を通したのが以下のRAGのSurvey論文…

#AI#Dify#RAG
NTT WEST Engineers' Blog•1ヶ月前

RAGの精度を上げる7つの方法

はじめに NTT西日本の青木と申します。 生成AIに関する案件を推進しております。 案件推進の中でRAGの精度検証をしましたので知見を共有できればと思いこちらの記事を執筆いたしました。 本記事ではRAGの精度を向上させる7つの方法についてご紹介いたします。 本記事は2025年11月の情報に基づきます。 本記事についての注意事項 本記事はRAG（Retrieval Augmented Generation）に関する一般的な情報をまとめたものであり、 特定のサービスや製品を対象としたものではありません。 ご利用の生成AIチャットサービスによっては、 本記事で紹介する方法をそのまま試せない場合があり…

#RAG#生成 AI