深堀り解説

多様な業務データを統合してナレッジグラフを作成するLLM活用方法

オンラインアンケートをLLMチャットボットで行う利点と実践時のポイント

エンジニアの個性やスタイルに合わせてLLMに説明の仕方を変えさせるのは有効か

プロンプトの「内容」だけでなく「書式」も同時に最適化する手法　Microsoftなどが開発

APIベース vs GUIベース　LLMエージェントの使い分け

推論時のトークン数を80%以上削減しながら出力精度を保つプロンプト手法の新提案

世界的にみた「独自LLM」の開発状況や戦略、規制動向、投資環境

専門分野の翻訳をLLMで上手に行う方法　専門用語や専門表現をいかにしてカバーするか

外部LLMを利用するときに機密情報を含む可能性のあるプロンプトからの情報漏洩を防ぐ方法

LLMは自分の回答を組み合わせることで精度が向上する　検証結果と実践方法