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言語とNLP

検索拡張生成RAG

検索拡張生成（RAG）とは、言語モデルの回答を外部のナレッジソースに基づかせる手法です。クエリ時に自社のドキュメントから関連する箇所を検索し、それをモデルに渡します。音声エージェントが推測ではなく、ナレッジベースから正確に回答する仕組みです。

RAGはハルシネーションを減らし、モデルを再訓練することなくエージェントを最新の状態に保ちます——元となるドキュメントを更新するだけです。汎用のLLMに、自社固有のビジネスについて正確に語らせるための標準的な方法です。

関連用語

大規模言語モデル膨大なテキストで訓練され、言語を生成・理解するAIモデル。LLMは、最新の会話型AIおよび音声AIの内部にある推論エンジンです。システムプロンプトAIエージェントの役割、トーン、ルール、境界を定義する指示。システムプロンプトは、音声エージェントがすべての通話でどう振る舞うかを形づくります。自然言語処理コンピュータが人間の言語を理解・解釈・生成することを扱うAIの広範な分野。会話型AIの基盤です。

検索拡張生成を実際の通話で見る。

30分のデモを予約して、Finnがインバウンドとアウトバウンドの通話を最初から最後まで処理する様子をご覧ください——組み立てるべきスタックは不要です。

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