次回の更新記事：LLMの回答における「自信ありげな度合い」と「実際の…（公開予定日：2025年06月23日）

RAG

「RAGOps」RAGシステムを安定運用するための実践的な考え方の整理

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いまだ対策が求められる幻覚（ハルシネーション）　プロンプト手法とRAGの組み合わせでLLMの事実性を守る

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LLM活用アプリ開発事例　ユーザーの目標達成を支援する習慣化システムの作り方

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事例ベース推論を組み込んだLLMエージェントの設計と評価

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LLMで複数のアイデアを組み合わせ、イノベーションを目指した新しいアイデアを作成する方法

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個人の振る舞いや考え方を模倣するアバターをLLMで構築する方法

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多様な業務データを統合してナレッジグラフを作成するLLM活用方法

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長文コンテキスト処理はRAGを進化させるのか？最新モデル20種類での実験結果

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画像も文字も表も全部まとめて理解するRAGシステムの提案　Bloombergなど

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「HTMLをそのままLLMに入力してはどうか」という新しいアプローチ

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ロングコンテキストLLMでも、情報の数は「多ければ多いほど良い」わけではない

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ハーバード大学とGoogleの研究者ら、LLMチャットボットを総合的に評価するデータセットの作り方を報告（作成されたデータセットも公開）

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ロングコンテキストLLM台頭の今もRAGを使用する理由

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RAGの検索データにおける「ノイズ（事実とは異なる情報など）」には有益なノイズと有害なノイズがある

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RAGの検索精度を実務レベルに高めるには、「情報ごとに ”質問文” を作りデータベースに入れる」のが効果的との報告

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