RAGを使った社内情報を回答できる生成AIボットで業務効率化してみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答
忘れた時に便利！「androidアプリ開発」に役立つすごいまとめ
作成：2013/09/9 更新：2014/11/01 Web制作 > 去年、楽をしたくてTitaniumでiPhoneやAndroidアプリを作ったものの、Androidの方は動作が重く失敗。しっかり、基礎から勉強しないとダメだと痛感しました。今回はjavaの初心者でも最短でアプリを出してみたい人、リリースした人でも様々な実装方法を見れるようにまとめました。 エンジニア速報は Twitter の@commteで配信しています。 もくじ 環境／インストール １．環境構築 ２．端末実機にインストール 実装 ３．画像 ４．アニメーション ５．アラーム ６．計算機 ７．音声 ８．カレンダー ９．カメラ １０．加速度センサー １１．セキュリティ／パスワード １２．スクロール １３．ストップウォッチ １４．地図 広告／収益 １５．広告／アフィリエイト １６．課金 環境／インストール １．環境 Andr
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