精度70%のRAGを前に何を判断すべきか

AI検索時代に自サイトをAIに引用されやすくする技術として、構造化データとllms.txtの実装方法を学べる。SEO対策としての具体的なマークアップ手順や、llms.txtファイルの書き方が得られる。

AIエージェントの出力結果を「正しいかどうか」判定する問題に対して、ソフトウェア開発の検査工程（テストやレビュー）の考え方が応用できると論じている。単なる精度向上ではなく、検査工程を設計する視点でエージェントの品質を担保

オントロジーを用いてAIに会社の地図情報を持たせることで、新人ではなく3年目社員のように業務を遂行できるようになる実践手法が得られる。具体的には、地図データをオントロジー構造で整理することで、AIの回答精度とトークン効率

自社の過去のコードレビュー履歴を学習データとして、専用のAIコードレビュアーを構築する方法が得られる。具体的には、レビューコメントと修正内容のペアを抽出し、ファインチューニングやRAGでモデルに反映させる手順が示される。

生成AIを使ってWebから情報を引き出す際の内部的な仕組みと注意点が理解できる。外部記憶としてのWebを検索し、生成AIが情報を要約・再構成する過程で、情報の欠落や解釈のずれが生じる可能性がある。この記事を読むことで、検

過去の違反履歴を事前確率として視覚QAに組み込むことで、AIの注意の向け先を予測し、監視精度を向上させる設計手法が得られる。具体的には、履歴データから頻出する違反パターンを学習させ、モデルが画像内のどの領域を優先的にチェ