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なぜAIの回答精度は40%で止まるのか。表崩れを防ぐLiteParseでRAG開発の前提が変わる訳
·114 views·しんたろー

なぜAIの回答精度は40%で止まるのか。表崩れを防ぐLiteParseでRAG開発の前提が変わる訳

RAGの精度限界は検索アルゴリズムのせいではない RAGを作っても期待した精度が出ない。 多くの開発者がベクトル検索のアルゴリズムを弄り回している。 回答精度が40%で頭打ちになる原因はデータの取り込み方にある。 特にPDFの表データが鬼門だ。 ここで構造が壊れ、AIが幻覚を起こしている。 そこに、Markdown変換を捨てて空間配置をそのままLLMに読ませる新しいアプローチが登場した。

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#AI活用#RAG#データ前処理#LlamaIndex#Dify#LLM
【2026年版】AIエージェント品質向上の5ステップ｜1人開発者のシナリオテスト完全ガイド
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【2026年版】AIエージェント品質向上の5ステップ｜1人開発者のシナリオテスト完全ガイド

結論：AIエージェントの品質はテストと評価の仕組みで決まる 結論から言うと、AIエージェントの実運用に耐えうる品質は、プロンプトの微調整ではなくテストと評価の仕組みで決まる。 1問1答の簡単な会話なら完璧にこなすAIでも、複雑なタスクや長時間のやり取りになると途端にポンコツになることが多い。 これは、マルチターンと呼ばれる複数回のやり取りを想定した品質保証の仕組みが抜け落ちているからだ。

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#AI活用#AIエージェント#Dify#シナリオテスト#品質保証#プロンプトエンジニアリング
【2026年版】業務を自動化するAIエージェント5選｜1人開発者が実践する活用術
·114 views·しんたろー

【2026年版】業務を自動化するAIエージェント5選｜1人開発者が実践する活用術

最近、AIをチャットで使うだけではもったいないと感じる場面が増えてきた。 質問に答えてくれるだけのAIから、実際にツールを動かして業務を代行してくれるAIエージェントへの移行が進んでいる。 この記事では、日々の業務を勝手に進めてくれる優秀なAIツールを5つ紹介する。 結論から言うと、まずは普段使っているExcelやPowerPointで動くツールから始めるのが一番おすすめだ。

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#AI活用#業務効率化#Dify#Claude#データ分析#自動化

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