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03月31日, 2025
優化RAG技術的關鍵因素與發展
以介面提升使用者接受度 改善RAG的方法，包括使用者介面（User Interface, UI）與指令（Prompt）的改良，以下將先針對使用者介面進行說明。 大和總研將應用程式的使用者介面（UI），列為建置RAG系統的關鍵之一。該公司的數據驅動科學部長坂本博勝指出：「使用者接受度會因使用者介面改變。」當然，回答的正確性也有很大的影響，但並非僅限於此。 例如，當資訊不足以提供完整回答時，系統
03月31日, 2025
生成式AI中的RAG：技術挑戰與企業應用前景
自2023年開始，在東京瓦斯集團內部推展生成式AI聊天工具的東京瓦斯數位轉型推進部資料活用統籌組經理笹谷俊德說道：「我們以前曾建置回覆公司人事規定相關諮詢的RAG系統，還實施了「PoC（概念驗證），但是回答準確性卻完全不如預期」。 該公司自行開發搭載生成式AI的內部應用程式「AIGNIS」，並在2024年10月引進運用RAG的聊天工具「AIGNIS-chat」，預設的目標用途為客服中
03月31日, 2025
RAG關鍵挑戰：Chunking如何影響檢索準確性
引進RAG的流程本身相當簡單，ExaWizards執行董事兼AI平台事業統括部exaBase專業服務部部長福田政史表示：「RAG乍看下似乎很簡單，工作原理也確實很單純，但許多企業在導入後，卻發現要真正發揮其效益並不容易，往往面臨諸多挑戰」，究其原因主要在於RAG的存在容易落入的陷阱之故。 相關陷阱主要有三個，包含「放任過高的期待」、「資料未充分進行前置處理」與「引進後未持續進行改善」
專書
綠色金融與商機發展趨勢
03月17日, 2025
定價
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元
產業減碳與碳排技術發展分析
02月19日, 2025
定價
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元
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【MIC Insight】消費者行為調查與趨勢分享會 -行動支付、網購、Web3
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