メインコンテンツへスキップ
developersIO

# RAG の記事一覧

RAG(Retrieval Augmented Generation)は、大規模言語モデルと外部知識の統合アプローチです。

【生成AI導入にうってつけ】AWS製の生成AIアプリ＆環境がメリットだらけだったので紹介してみる【aws-samples・generative-ai-use-cases-jp】
山本紘暉
2023.12.08
Kendraで検索対象を絞る2つの方法【アクセス制御・属性フィルタ】
山本紘暉
2023.12.04
BedrockのKnowledge base、OpenSearch Serverless、S3、Lambdaを利用し、RAGを実装してみた #AWSreInvent
つくぼし
2023.12.02
[ワークショップ]Amazon Qを使ったビジネスアプリケーション開発のハンズオン #AIM369-NEW #AWSreInvent
Takaaki Kakei
2023.12.01
[アップデート] Amazon Bedrockで簡単にRAGが実現できる、Retrieval Augmented Generation (RAG) with Knowledge BaseがとうとうGAになりました！！ #AWSreinvent
nokomoro3@製造BT部
2023.11.29
Kendraのエディション(Developer/Enterprise)の違いを比較してみた
つくぼし
2023.11.23
Bedrock、Lambda、Kendra、S3を使用したRAGをSAMで実装してみた
つくぼし
2023.11.12
RAGでよく使うKendraとS3をCloudFormationで実装してみた
つくぼし
2023.11.03
GPT-3.5-Turboをfine-tuningすることで、RAGを使った社内QAボットの処理を4倍以上高速化してみた
菊地信志
2023.10.27
RAGを使った生成AIボットでユーザの意図を理解して対話するためのフローを考えてみた
こーすけ
2023.10.27
【RAG】Amazon BedrockとConnect、Kendraを利用し、社内情報や社外の最新情報などの取り込んだデータをもとに回答するコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた
平井裕二
2023.10.13
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Kendra、AWS Lambdaを利用し、RAGを実装してみた
平井裕二
2023.10.10
Amazon KendraとAWS Lambdaを使い、RAGのRetrievalフェーズを試してみた
平井裕二
2023.10.10
【Bedrock / Claude】AWSオンリーでRAGを使った生成AIボットを構築してみた【Kendra】
山本紘暉
2023.10.06
【Amazon Bedrock】RAGの回答生成ができるか試してみた【Anthropic Claude】
山本紘暉
2023.09.29
RAGのGが必要か不要かに関する一考察
山本紘暉
2023.09.25
OpenAIのChatCompletion APIの処理時間は出力トークン数に比例してそうだった
山本紘暉
2023.09.25
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
山本紘暉
2023.09.22
Google Cloud Enterprise SearchとRetrieveReadCompose方式RAGを利用して社内公式情報を全部質問できるようにしてみた
山本紘暉
2023.09.01
【Google Cloud】Enterprise Searchで社内ドキュメントを検索してみた
山本紘暉
2023.08.29
ベクトル検索で欲しい情報が得られないときの問題点と改良方法を考えてみた
山本紘暉
2023.07.16
ベクトル検索で「以外」や「数字の大小」を試してみたら難しそうだった
山本紘暉
2023.07.10
OpenAIのAPIを使って営業資料をベクトル検索するボットをつくってみた
山本紘暉
2023.06.27
OpenAI APIのFunction callingで関数が呼ばれる条件を確認してみた
山本紘暉
2023.06.14
OpenAIのAPIを使って自社ブログ(DevelopersIO)の記事をベクトル検索するボットをつくってみた
山本紘暉
2023.06.14
Retrieval Augmented Generationを改良する2つの方法
山本紘暉
2023.06.09