AIエンジニアリング・アカデミー：2.18Vision RAG ビジョン機能

まずは簡単なタスクから始めよう。 ユーザーが、"ねぇ、明日ちょっと同期してみない？"と言ったとする。 プロンプト・エンジニアリングだけに頼るAIなら、"はい、明日で結構です。何時に予約しますか？" と答えるかもしれない。 しかし、この返答は...

概要 大規模言語モデル（LLM）の出現により、生成モデルを使用して情報を収集し、要約してユーザーのクエリに回答する検索エンジンの新しいパラダイムが開かれた。我々は、この新たな技術を、正確でパーソナライズされた回答を生成するGenerative Engines (GEs)のフレームワークの下に統合する。

Manusプロジェクトの初期、チームは重大な決断に迫られた。オープンソースのモデルをベースにエンド・ツー・エンドのエージェントモデルをトレーニングすべきか、それとも最先端モデルの強力な「コンテキスト学習」機能を活用してエージェントを構築すべきか。 10年前にさかのぼれば、開発者には自然言語処理における選択肢すらなかった。...

RAGやAIエージェントのようなAIシステムを構築する場合、検索品質はシステムの上限を決定する鍵となる。開発者は通常、キーワード検索とセマンティック検索の2つの主要な検索技術に頼っている。 キーワード検索（例：BM25）：高速で完全一致が得意。しかし、一度ユーザーの質問の文言...

会話の内容をいつも忘れてしまい、毎回最初から話し始めなければならない友人とのコミュニケーションは、間違いなく非効率的で疲れるものだ。しかし、現在のほとんどのAIシステムでは、まさにこれが普通なのだ。それらは強力だが、一般的に記憶という重要な要素が欠けている。 真に学習し、進化し、協力できるシステムを構築するためには...

大規模言語モデル（LLM）のAPIコールから、自律的で目標駆動型のエージェント型ワークフローまで、AIアプリケーションのパラダイムに根本的な変化が起きている。オープンソースコミュニティはこの波において重要な役割を果たしており、特定の研究課題に焦点を当てたAIを数多く生み出している。

強化学習（RL）のすべてを学び、UnslothとGRPOを使用して独自のDeepSeek-R1推論モデルをトレーニングする方法を学びます。初心者からマスターまでの完全ガイドです。 RLとは？ RLVRとは？ PPOとは？ GRPOとは？ RLHFとは？ RFTとは？...

大規模な言語モデリング技術の急速な発展と広範な応用に伴い、その潜在的なセキュリティリスクはますます業界の注目の的となっている。このような課題に対処するため、世界トップクラスのテクノロジー企業、標準化団体、研究機関の多くが、独自のセキュリティフレームワークを構築し、公開している。本稿では、そのうちの9つを分析する。