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RAG・ファインチューニング・プロンプト技術：AIモデルを最適化する

13 分上級者戦略的IBM Technologyビジネス向けAI

IBM Technology. 3つの手法と、それぞれのコストをホワイトボードで明快に説明します。検索のレイテンシー、学習の計算コストと破滅的忘却、プロンプトだけによる解決策の限界に加え、本番環境で実際に有効な組み合わせを扱います。最後に紹介される3つすべてを使用した法務AIシステムの例は、記事の「組み合わせるタイミング」という主張とほぼ完全に一致します。

AI Expertの注記

長期的に通用する判断フレームワークです。インフラストラクチャを購入したり、ファインチューニングのプロジェクトを開始したりする前に活用してください。選択を誤る原因の大半は、情報の鮮度、帰属情報、文体、振る舞いに関する問題の誤診です。

このセクションから得られるもの

実際の障害モードに基づき、プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング、またはその組み合わせを選択できます。

視聴または事前に知っておくべきもの

各手法の概要を理解していること。

最終確認日：2026年5月18日

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