検索

学習データの偏りなどに起因して、AIの判断が特定の傾向や不公平を生んでしまうこと。

ニューロンの出力に加える調整用の定数。重みとは別に学習されるパラメータ。

機械学習の実験管理・可視化を行う代表的なMLOpsツール。

AIに含まれる不当な偏りを検出し、減らすための取り組み。

[[embedding]]で数値化したデータを保存し、意味の近さで高速に検索できるデータベース。RAGの基盤。

AIが参照する知識・文書を集めたデータの蓄積。RAGの情報源。

ユーザーの依頼を理解し、調べ物や作業を手伝うAI。

AIの判断が、性別・人種などの属性によって不当な差別を生まないようにするという原則・指標。

AIの開発・利用が社会に与える影響を倫理的に考え、責任ある形に導くための分野。

モデルが学習を通じて獲得する内部の数値。重みやバイアスの総称。

機械学習に用いるデータの集まり。通常は訓練・検証・テストに分けて使う。

条件に合わない情報を選り分けて除外する処理の総称。

モデルを学習させるために使うデータ。質と量が、最終的なモデルの性能を大きく左右する。

外部の知識を検索してプロンプトに与え、その情報をもとにAIに回答させる手法。最新情報や社内文書に強い。

データをベクトル化し、意味の近さで検索する手法。RAGの基盤。

ベクトル同士の近さを測り、最も似たデータを探し出す処理。

大量データを高速に検索するために事前に整理した索引構造。

エージェントが過去の情報を保持・参照する仕組み。文脈の継続に使う。

会話中だけ保つ短期記憶と、セッションを越えて残す長期記憶の区別。

文書の内容に基づいて質問に答えるAI。RAGの代表的応用。