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ChatGPTに自社データを組み込んで新しい検索体験を模索してみました



この記事では、大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービス、特にChatGPTの利用について説明されています。ChatGPTは高い性能を持ちながらも、時折誤った情報を提供することがあるため、BingやPerplexityのようなサービスは文献を引用して回答することでこれを防ぐ。しかし、これらのAIは公開データを元に学習しているため、非公開データに関する正確な回答は難しい。そこで、自社が保有するデータをChatGPTに組み込む方法や、それを利用した新しい検索体験についての考察が行われています。具体的には、自社データを組み込む方法、ツールの利用、そして新しい検索体験の提供方法などが詳しく説明されています。


考察・洞察:

  1. 自社データの組み込み: ChatGPTに自社データを組み込む方法として、学習段階でのデータ追加、学習済みモデルへのファインチューニング、プロンプトへのコンテキストとしてのデータ入力などが考えられる。

  2. ツールの活用: LlamaIndexやLangChainなどのライブラリを使用して、外部データをChatGPTに組み込む方法が提案されている。

  3. 新しい検索体験: ChatGPTを使用することで、従来の検索とは異なる新しい検索体験が提供できる可能性がある。ユーザーの入力をより正確に理解し、要約や特定のフォーマットでの出力を提供することが可能となる。

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