この記事は何 ナレッジセンスでは、エンタープライズ向けにRAGサービスを提供しています。その中で「RAGは簡単に作れるけど、精度を上げるのは難しい」という課題に日々向き合っています。本記事は、2024~2025年に公開された研究や事例をもとに、RAGの回答精度を高める代表的なアプローチを ざっくりまとめたものです。 ざっくりサマリー この記事では、企業の社内データを利用したRAG、特に大企業で「エンタープライズRAG」での実装手法についてざっくり理解します。まず、エンタープライズRAGでのよくある課題をお伝えします。その上で、2025年現在の最新動向を踏まえ、評価手法のような基本戦略から、ちょっと高度なテクニックまで、RAGの精度を向上手法を概観します。 （エンタープライズRAGとは、社内の膨大なデータをLLMが活用可能にするためのソリューションのことです。） RAG、実装は簡単。しかし、
本レビューには『METAL GEAR SOLID Δ: SNAKE EATER』のネタバレが含まれます。 私が『METAL GEAR SOLID 3 SNAKE EATER』を初めて手に取ったのは、中学一年生の頃だった。精細なポリゴンで表現されたジャングルに身を潜め、生き物を狩って食事を摂りながら敵地への侵攻を進めるサバイバル体験に、心底驚かされたことは記憶に新しい。さらに後半のバイクチェイスから畳みかけるように続く怒涛の展開、そして主人公ネイキッド・スネークの師であり最愛の人物でもあるザ・ボスとのラストバトルには深く胸を打たれた。 あの瞬間、MGS3はまさしく人生最高のゲーム体験だったと断言できる。気づけば、わずか2年ほどでクリア回数は100周を超え、反比例するように通信簿の値は低迷した。 だが時が経つにつれ、この作品に対する印象は大きく変化していく。もちろんそれは、MGS3そのものが持
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