AI901-Concept#72
次の各ユース ケースに最も適したアプローチをドロップダウンから選択してください。同じ選択肢を 2 回以上使用できます。
| ステートメント | 選択 |
|---|---|
頻繁に更新される製品マニュアルを参照しながら客先質問に回答する。 最新性が要件で、事実情報の検索注入で対応すべき典型 RAG シナリオです。 | |
コール センター応対の口調を「丁寧で簡潔な企業ボイス」に統一する。 スタイル / 形式の調整は重みに焼く fine-tuning が向きます。Foundry の fine-tuning パイプラインで実装します。 | |
ユーザーから「過去 3 ヶ月の売上推移をグラフ化して PDF で送って」と依頼され、SQL 実行 / グラフ生成 / メール送信を自律的に組み合わせる。 多段の tool calling が必要なため Foundry の single-agent が最適です。tool 定義とメモリで自律実行を設計します。 |
解説
【正解マッチング】
| 判定対象 | 正解 |
|---|---|
| 頻繁に更新される製品マニュアルを参照しながら客先質問に回答する。 | RAG |
| コール センター応対の口調を「丁寧で簡潔な企業ボイス」に統一する。 | Fine-tuning |
| ユーザーから「過去 3 ヶ月の売上推移をグラフ化して PDF で送って」と依頼され、SQL 実行 / グラフ生成 / メール送信を自律的… | Single-agent |
【各判定の詳細】
- 「頻繁に更新される製品マニュアルを参照しながら客先質問に回答する。」→ RAG: 最新性が要件で、事実情報の検索注入で対応すべき典型 RAG シナリオです。
- 「コール センター応対の口調を「丁寧で簡潔な企業ボイス」に統一する。」→ Fine-tuning: スタイル / 形式の調整は重みに焼く fine-tuning が向きます。Foundry の fine-tuning パイプラインで実装します。
- 「ユーザーから「過去 3 ヶ月の売上推移をグラフ化して PDF で送って」と依頼され、SQL 実行…」→ Single-agent: 多段の tool calling が必要なため Foundry の single-agent が最適です。tool 定義とメモリで自律実行を設計します。
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