AI用語集
人工知能の完全辞典
RAGファインチューニング
検索拡張生成タスクにおける性能を最適化するための言語モデルの特定適応プロセスで、関連する文脈データに基づいてネットワークの重みを調整する。
検索拡張生成
情報検索とテキスト生成を組み合わせたハイブリッドアーキテクチャで、モデルがより正確で事実に基づいた回答を生成する前に外部知識ベースを参照する。
RAGのための知識蒸留
複雑なRAGモデル（教師）からより軽量なモデル（生徒）への知識転送技術で、検索ベースの推論能力を保持する。
埋め込みファインチューニング
検索される文書の関連性を向上させるためのベクトル表現の適応で、特定のRAGアプリケーションドメインに応じて埋め込みを最適化する。
検索エンコーダ適応
ドメイン固有の文書をよりよく理解し索引付けするための検索エンコーダの修正で、RAGの検索段階の精度を向上させる。
RAGのためのプロンプトエンジニアリング
検索された情報を生成プロセスに効果的に統合するための入力指示の最適化設計で、回答の一貫性と関連性を最大化する。
ベクトルデータベースファインチューニング
類似性クエリの高速化とRAGシステムにおける検索文書の品質向上のためのベクトルデータベースパラメータの最適化。
クロスエンコーダ最適化
検索された文書の正確な再ランキングのためのクロスエンコーダモデルの調整で、生成のための最も関連性の高い情報の選択を改善する。
マルチモーダルRAG適応
テキスト、画像、音声など様々なデータタイプを検索拡張生成プロセスで処理・統合するためのRAG技術の拡張
ドメイン特化型RAG
医療、法務、技術などの特定分野向けにRAGシステムを専門化し、モデルと知識ベースを分野特有の用語や概念に適応させること
RAGのための少数ショット学習
文脈検索能力を活用し、わずかな例で新しいタスクに迅速に適応できるRAGモデルの学習技術
検索-生成アライメント
検索段階と生成段階の間の意味表現を整合させ、生成される回答の一貫性を向上させるための最適化プロセス
ハイブリッド検索ファインチューニング
RAGシステムにおけるベクトル検索と意味検索の組み合わせ最適化。異なる手法間の重みを調整し、結果の関連性を最大化する
RAGパフォーマンスキャリブレーション
検索された情報と内部知識の間の信頼度のバランスを取るためのモデルパラメータの体系的調整。一貫性を保ちつつ幻覚を回避する