AI [AWS]BedrockでRAGとKnowledge BaseとAgentの位置付け
AWSのBedrockにおけるRAG、Knowledge Base、Agentsの違いと関係性を分かりやすく解説。RAGという概念をKnowledge Baseで実現し、Agentsが司令塔としてそれらを制御する仕組みを、シンプルな構成図と具体例を交えてエンジニア向けに整理しました。
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AI [AWS]Bedrock RAGのプロンプトテンプレート
Amazon Bedrock RAGのプロンプトテンプレートで使える3つのプレースホルダーの特徴と使い分けを解説。シンプルな回答生成から、メタデータやスコアを活用した高度な出典付き回答の実現方法まで、RAGの品質を高める技術的知見が得られます。
AI [AWS]Bedrock RAGのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock RAGの精度、応答速度、コストを最適化するチューニング手法を解説。チャンキング戦略や検索結果数の調整、プロンプトエンジニアリング、軽量モデルの選定など、各フェーズにおける具体的な改善策が理解できます。
AI AIの回答精度を劇的に上げる「鈴木式プロンプト」とは？
九州大学の鈴木優准教授が提唱する「鈴木式プロンプト」を解説。役割・指示・制約条件を体系化したテンプレートを用いることで、ChatGPTなどの生成AIから初心者でも劇的に高精度な回答を引き出す手法を紹介します。
AI 生成AIのハルシネーションを回避する！
生成AIのハルシネーションが発生する仕組みを解説し、それを防ぐ具体的なプロンプト設計手法を提案します。事実確認や出典の要求、回答制限などの実践的な指示を組み合わせることで、AIの出力精度を劇的に向上させる技術的知見が得られます。
AI 無料で使える文章生成AI
無料で使える主要な文章生成AI（ChatGPT、Gemini、Copilot、DeepSeek、Grok3、Felo）の特徴や強みを徹底比較。各ツールの得意分野や機能の違いを理解し、業務や創作活動に最適なAIツールを選定・活用するための実践的知見が得られます。