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自分のドキュメントを、安全に、すべての回答を出典付きで扱うための実践的な記事。
ドキュメントと対話する
ドキュメントとの対話とは、自分のファイルをアップロードし、自然な言葉で質問することです。Tatsulokは出典付きで、安全に回答します。
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社内RAGガイド
RAG（検索拡張生成）とは、社内文書をAIに検索させ、出典付きで回答を得る仕組みです。社内規程・社内データの検索を出典・検証付きで実現する、社内RAG導入の基礎から進め方までを解説します。
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AIの回答を検証する
AIの回答を検証するには、回答の根拠となる出典の該当箇所の引用を求め、ハイライト表示された文章を元の文書と照合します。その方法を解説します。
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チーム向けプライベートAI
プライベートAIとは、あなたの文書やプロンプトをAIモデルの学習に一切使わず、暗号化し、アクセスを制御する仕組みです。チーム向けの選び方を解説します。
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AIのコンテキストとは
AIのコンテキストとは、モデルが的確で正確な回答を生成するために読み込む背景情報、つまりあなたの文書・履歴・指示のことです。その仕組みを解説します。
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AIのコンテキストウィンドウ
AIのコンテキストウィンドウとは、モデルが一度に考慮できる文章量の上限で、トークンで測られます。長い文書を扱ううえで何を意味するのかを解説します。
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コンテキストエンジニアリングとRAG
コンテキストエンジニアリングは、回答時にAIが見るすべてを整える実践であり、RAGはその中の一手法です。両者の関係と、それぞれが重要になる場面を解説します。
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AIに適切なコンテキストを与える
AIが忘れるのは、各チャットが白紙から始まり、コンテキストウィンドウに収まる分しか見えないからです。解決法は、自分の文書から持続的で検索可能な、出典付きのコンテキストを与えることです。
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データルーム チェックリスト
資金調達用のスタートアップのデータルームには、ピッチデック、資本政策表、財務、法務、トラクションの証拠を、投資家がすべての主張を検証できる形で整理して含めるべきです。完全なチェックリストを紹介します。
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NotebookLMの代替
NotebookLMの代替をお探しですか？重要なのは、プライバシーとデータ管理、検証できる正確な出典への引用、そしてすべての作業環境からのアクセスです。何を見るべきか、そしてTatsulokがどう比較されるかを解説します。
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AIナレッジベース
AIナレッジベースは、セマンティック検索とRAGを使い、あなたの文書を出典付きの平易な回答に変えます。その仕組みと、信頼できるナレッジベースの条件を解説します。
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文書からナレッジベースへ
文書のフォルダをAIナレッジベースに変える手順を解説します。集める、アップロードする、尋ねる、検証する。タグ付けもスキーマもコードも不要です。
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Hebbiaの代替
Hebbiaの代替をお探しですか。Tatsulokは、エンタープライズのシート単位料金なしで、文書から出典付きの検証可能な回答と、アクセス制御付きの共有を提供します。
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Gleanの代替
全社的なSaaS検索の導入ではなく、文書からの出典付きで検証可能な回答とアクセス制御された共有に焦点を当てたGleanの代替。
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Harvey AIの代替
法務だけでなく分野を問わず、文書から出典付きで検証可能な回答とアクセス制御された共有を求めるチームのためのHarvey AIの代替。
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AIハルシネーション
AIハルシネーションとは、自信ありげに提示される誤った回答のことです。なぜ起きるのか、現実にどんな代償があるのか、出典付きの回答でどう見抜くかを解説します。
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AIスロップ
AIスロップとは、低品質で大量生産されたAIコンテンツのことです。その正体、職場での「ワークスロップ」の代償、出典付きの検証可能なAIで価値を生む方法を解説します。
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出典付きAIツール
出典を示すAIツールを正直に比較。Scite・Elicit・Consensus・Perplexity・NotebookLM・Tatsulok。「何を出典にしたいか」で選べます。
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