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AskDona Engineering / GFLOPS運営チームによる、生成AIと組織データ活用に関する記事です。 AskDona Engineering / GFLOPS運営チームによる、生成AIと組織データ活用に関する記事です。
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RAGの回答精度は「何を答えさせないか」で変わる — システムプロンプト設計に関する6つの観点 RAGの回答精度は「何を答えさせないか」で変わる — システムプロンプト設計に関する6つの観点
RAGの回答精度は検索だけで決まりません。参照情報を「どう扱わせ、どこで答えさせないか」を決めるシステムプロンプト設計の6つの観点を、実践的なプロンプト例とともに解説します。 RAGの回答精度は検索だけで決まりません。参照情報を「どう扱わせ、どこで答えさせないか」を決めるシステムプロンプト設計の6つの観点を、実践的なプロンプト例とともに解説します。
それは本当に『暗黙知』なのか それは本当に『暗黙知』なのか
企業が「暗黙知」と一括りにする情報の多くは、実は記録・定義・構造化できる。Batch Assessmentの実務から、知識を六つの属性に分けてAI時代の対策を見分ける。 企業が「暗黙知」と一括りにする情報の多くは、実は記録・定義・構造化できる。Batch Assessmentの実務から、知識を六つの属性に分けてAI時代の対策を見分ける。
脆弱性評価から紐解く、評価に必要な情報の改善 脆弱性評価から紐解く、評価に必要な情報の改善
評価AIエージェントが『情報なし』と返したとき、その原因を評価設計、検索・登録、証跡・対策、情報源・責任範囲の四つに分け、次の改善へつなげる考え方を整理します。 評価AIエージェントが『情報なし』と返したとき、その原因を評価設計、検索・登録、証跡・対策、情報源・責任範囲の四つに分け、次の改善へつなげる考え方を整理します。
最初から完璧にデータを整えなくていい 最初から完璧にデータを整えなくていい
評価AIエージェントを導入する前に、全社のデータを整理し直す必要はありません。まず既存の評価表と資料で一次評価を実行し、誤判定や不足情報から、判定に本当に必要な情報だけを優先して整える。AskDona Batch Assessmentを提供する立場から、評価起点のデータ改善を具体的に整理します。 評価AIエージェントを導入する前に、全社のデータを整理し直す必要はありません。まず既存の評価表と資料で一次評価を実行し、誤判定や不足情報から、判定に本当に必要な情報だけを優先して整える。AskDona Batch Assessmentを提供する立場から、評価起点のデータ改善を具体的に整理します。
PoCを越えるための導入設計──提供事業者として見てきたパターン PoCを越えるための導入設計──提供事業者として見てきたパターン
GFLOPS視点でAskDonaの導入伴走から見えてきた、PoCで止まる現場とスケールに進む現場を分ける条件をまとめる。 GFLOPS視点でAskDonaの導入伴走から見えてきた、PoCで止まる現場とスケールに進む現場を分ける条件をまとめる。