グラウンディングとは何か? なぜますます多くのAI検索が「情報源の回答をもたらす」ことを強調しているのか
グラウンディングとは一般的に「モデルの回答をできるだけ検証可能な外部情報に基づいて作成すること」と理解できます。 最も一般的な現れは、モデルが検索結果、データベース記録、エンタープライズのナレッジベース、またはその他の明示的な情報源と組み合わせて回答を生成し、それらの情報源を持ち帰ることです。 最近...
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RAG
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Flowiseは誰のためののでしょうか? エージェントやワークフローを描くのは直感的ですが、複雑なプロジェクトは複雑になりがちです
Flowiseの魅力はシンプルです。元々コードに隠されていたリンクやエージェント、ツールコールをキャンバスとしてあなたの前に置くことです。 多くのチームにとって、それは最も強固な工学的基盤ではありませんが、「まずプロセスを実行する」ための非常に優れたツールです。 特にプレゼンテーション、PoC、内部...
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Difyはセルフホスティングに値するのでしょうか? アプリケーション層のクローズドループに強力で、最も軽量なオープンソースAIプラットフォームではありません
Difyのようなプロジェクトが人気を博しているのは、それが最も軽量だからではなく、AIアプリケーション開発で最も一般的な機能層、すなわちモデルアクセス、プロンプトオーケストレーション、ワークフロー、ナレッジベース、アプリケーションリリース、ログ観察、シンプルな操作パネルを組み合わせているからです。 ...
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プロンプトインジェクションとは何ですか? なぜウェブページ、PDF、ナレッジベースがモデルに影響を与えるための入り口となり得るのか
プロンプト注入とは、攻撃者がモデルの挙動に影響を与えるコマンドを秘密裏にモデルが読み取る内容に詰め込み、モデルが従うべきタスクやルールから逸脱させることを意味します。 必ずしも「悪意のあるコード」のように見えるわけではなく、ウェブページやPDFドキュメント、ナレッジベースの内容、表記、あるいは一見普...
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リランカーとは何ですか? なぜ知識ベースがまだ正確でないのでしょうか?
リランカーは「二次選択結果」を担当するリトリーバルシステムの層です。 通常は初期リコール後に表示され、「全ルック関連」セグメントの並べ替えで、最も関連性の高いコンテンツを優先しようとします。 多くの知識ベースシステムは検索されませんが、後ろの行が間違っていて、モデルが最適でない素材を消費してしまい、...
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なぜ知識ベースの質問はいつも質問に答えるのでしょうか? ダイシング、リコール、コンテキストスプライシングで何か問題が起きることが多いです
知識ベースのQ&Aは疑問ではなく、モデルが突然バカになるのではなく、資料が検索リンクの前で歪んで入力されるのです。 最も一般的な3つの問題は、切り込みすぎたり乱雑にカットされたりすること、不正確なリコール結果、そして文脈における内容の順序や境界線の誤りです。 モデルは与えられた材料に基づいてしか答え...
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