バウッダAI: 生成AIを活かした仏教研究支援用RAGの開発

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-02-01
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: バウッダAI: 生成AIを活かした仏教研究支援用RAGの開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Bauddha AI: Development of a RAG System for Buddhist Studies Support Utilizing Generative AI
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 慶應義塾大学文学部／一般財団法人人文情報学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University / International Institute for Digital Humanities
• 著者名: 永崎,研宣
• 著者名(英): Kiyonori Nagasaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 生成AIに一定の利便性があることは広く周知されつつある．しかし，しばしば問題視されるハルシネーションの問題は十分には解決されておらず，生成AIが返答可能な知識は原理的には限定的なままである．これを解決するための手段の一つとして開発されてきたRAGは，コンテキストウインドウのサイズが100万トークンを超える生成AIが登場したことで状況が大きく変化することになった．本発表では，この生成AIをターゲットとして筆者が開発した仏教研究支援のためのRAGについて報告する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: It is widely recognized that generative AI offers a certain degree of convenience. However, the frequently raised issue of hallucinations has not been entirely resolved, and the knowledge that generative AI can provide remains fundamentally limited. As one of the approaches developed to address this problem, Retrieval-Augmented Generation (RAG) has undergone a significant transformation with the advent of generative AI systems boasting context windows exceeding one million tokens. In this presentation, I report on the RAG system I developed for supporting Buddhist studies, targeting this advanced class of generative AI.
• 論文抄録(英) / 言語: en
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN1010060X
• 書誌情報: 研究報告人文科学とコンピュータ（CH）; 巻 2025-CH-137, 号 8, p. 1-5, 発行日 2025-02-01
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8957
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会