AIエージェント分野には超実用的な技術の組み合わせがあることに気づきました。

✔️ Retrieval Enhanced Generation(RAG)テクノロジー
→ リアルタイムで元データを取得して生成の根拠とする
→ 大規模モデルの「幻覚」問題を超効率的に解決する
✔️ データトレーサビリティ機能
→ 各出力は具体的なデータソースに関連付けられます
→ 学術論文の参考文献システムのように

最高なのは何ですか？この2つのプランはどちらも何百万ものモデルの再トレーニングを必要としません！

今や#OpenLedgerがこれらの機能をアーキテクチャに深く統合する理由を理解しました：

-ユーザーはAIの「思考過程」を見ることができる
-すべての結論には根拠がある
-自然に技術への信頼感を築く

✓ パラメータの規模だけを単純に比較するのではない
✓ それは情報の透明性よりも
✓ 証拠チェーンの完全性

最近チームと話しているときに冗談を言いましたが、今のAIはまるで自慢好きな優等生のようです——結論を出すだけではダメで、解法のステップや参考書をすべて見せなければなりません😂