ナレッジ プロンプトインジェクションとは？RAG・MCP時代の情報漏洩リスクと対策
AIにPDFやWebページを読ませたり、RAG・MCP・API連携で外部ツールを使わせたりする場面が増えるほど、注意したいのがプロンプトインジェクションです。これは、AIが読む文章の中に別の命令が混ざり、本来意図していない回答や操作につなが...
RAG
ナレッジ 
ナレッジ ベクトルデータベースとは？RAG・AI検索で情報を探す仕組みをわかりやすく解説
ベクトルデータベースとは、Embeddingなどによってベクトル化された文章や画像データを保存し、意味が近い情報を探しやすくするためのデータベースです。 AI検索やRAGでは、ユーザーの質問に対して、外部の文書やデータの中から関係する情報を...
ナレッジ Embeddingとは？文章をベクトル化する仕組みとAI検索・RAGでの使われ方
Embeddingは、文章や単語を数値ベクトルに変換し、意味が近い情報を探しやすくする仕組みです。AI検索やRAG、ベクトルデータベースの話でよく登場しますが、「文章を数値化する」と聞いても、最初は何をしているのか分かりにくいかもしれません...
ナレッジ MCPとは？AIエージェントと外部ツールをつなぐ仕組み・APIやRAGとの違いを解説
MCPとは、AIアプリケーションと外部ツール・外部データをつなぐための標準仕様です。AIエージェント、Claude、ChatGPT、Cursor、Claude Codeなどの文脈で見かける機会が増えていますが、「結局何ができるのか」「API...
ナレッジ RAGとは？AIが外部情報を参照する仕組み・できること・注意点を解説
RAGとは、AIが学習済みの知識だけに頼るのではなく、外部の文書やデータを参照して回答するための仕組みです。社内文書、FAQ、PDF、マニュアルなどをもとにAIに答えさせたい場面で使われることがあります。 一方で、RAGを使えばAIの誤回答...
ナレッジ AIエージェントとは？ChatGPTとの違い・仕組み・できること・注意点をわかりやすく解説
AIエージェントとは、ユーザーの目的に向かって、AIが手順を考え、必要に応じて情報収集やツール利用を行いながら作業を進める仕組みです。 最近はChatGPT、Claude、Gemini、Grokなどでも、ただ質問に答えるだけでなく、ファイル...
ナレッジ 【完全版】LLMの学習方法｜事前学習とファインチューニングの違い、RAG、LoRAまで徹底解説
LLM（大規模言語モデル）は、単なる技術用語ではありません。私たちの働き方を根底から変える、強力な「知性のパートナー」になります。 しかし、ただ活用するだけでは本当の力を発揮してくれません。LLMの力を最大限に引き出すための「正しい育て方」...
ナレッジ 【動く図解で学ぶ】LLMとは？触ってわかる大規模言語モデルの仕組み
「LLM」や「生成AI」という言葉を聞いたことや見たことがあるかもしれません。しかし「一体何なのか？」よくわからないと思います。 AIを「何でも知っている魔法のツール」だと感じているかもしれませんが、仕組みはとてもシンプルです。そこで重要な...