トピック
コンテキスト:モデルが実際に見ているもの
モデルは目の前にあるものについてしか推論できません。コンテキストがその材料であり、コンテキストウィンドウがその容量の上限です。そこに何を置くかの判断が、有用な回答と一般的な回答を分ける最大の要因です。本シリーズでは、その仕組みと意図的な選び方を扱います。

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。
記事を読む
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。
記事を読む
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。
記事を読む
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。
記事を読む
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。
記事を読む
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。
記事を読む
無料の法律情報源
法律、判例、裁判所規則、法案、政府機関の通達を無料で調査できるフィリピンの情報源を、法的権威と確認方法に関する明確な指針とともに紹介します。
記事を読む
コンテキストロット
コンテキストロットとは、入力が長くなるほどAIの精度が落ちる現象です。ウィンドウが埋まる前に始まり、32,000トークンで13モデル中11が基準の半分を下回りました。
記事を読む
出典を出させるプロンプト
AIに証拠を示させる5つのプロンプト要素。情報源を限定する、主張ごとに引用を要求する、正直な空白を許可する、日付を区切る、出力の形を固定する。今日から使えるテンプレート付き。
記事を読む
ソースロンダリング
AIの回答はすべての情報源を同じ自信に満ちた文体に着替えさせるため、コンテンツファームが学術誌のように読めてしまいます。ソースロンダリングの仕組みと、それを解く3つの質問を解説します。
記事を読む
日本のAI検索習慣
5カ国調査で、日本は「AIによる概要を読まずに自然検索結果へ行く」が36.7%と最多でした。同じ調査は日本のAI利用率の低さも示します。出典を自分で選ぶ習慣を保ったまま、AIを使う方法を解説します。
記事を読む