Microsoft 365 CopilotによるRAG（検索拡張生成）の仕組みと社内データ活用術
Microsoft 365 CopilotによるRAG（検索拡張生成）の仕組みと社内データ活用術とは、Microsoft 365環境内でCopilotが組織固有の情報を活用し、より正確で関連性の高い応答を生成するための技術と実践を指します。RAGは、大規模言語モデル（LLM）が持つ一般的な知識に加え、SharePoint、OneDrive、Teamsなどの社内データソースからリアルタイムで情報を検索し、その情報に基づいて回答を生成するフレームワークです。これにより、LLMが「知らない」情報や最新の社内文書、特定のプロジェクトデータにも対応できるようになります。Microsoft Copilotの核心的な機能の一つとして、このRAGの仕組みは、ユーザーが社内データに基づいた質問に対して、より信頼性の高い洞察や文書生成を可能にし、情報検索の効率化と意思決定の質の向上に貢献します。
Microsoft 365 CopilotによるRAG（検索拡張生成）の仕組みと社内データ活用術とは
Microsoft 365 CopilotによるRAG（検索拡張生成）の仕組みと社内データ活用術とは、Microsoft 365環境内でCopilotが組織固有の情報を活用し、より正確で関連性の高い応答を生成するための技術と実践を指します。RAGは、大規模言語モデル（LLM）が持つ一般的な知識に加え、SharePoint、OneDrive、Teamsなどの社内データソースからリアルタイムで情報を検索し、その情報に基づいて回答を生成するフレームワークです。これにより、LLMが「知らない」情報や最新の社内文書、特定のプロジェクトデータにも対応できるようになります。Microsoft Copilotの核心的な機能の一つとして、このRAGの仕組みは、ユーザーが社内データに基づいた質問に対して、より信頼性の高い洞察や文書生成を可能にし、情報検索の効率化と意思決定の質の向上に貢献します。
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