コンテキスト

複合AIとは、複数のAIモデル、アルゴリズム、または方法論を組み合わせて、単一のLLMだけでは実現できないほど高性能なシステムを構築する高度なAIシステムを指します。複合AIは、さまざまな元素から形成される化合物と同様に、さまざまなAI技術 (機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、推論レベルの最適化など) を統合してロジックやコーディングなどの複雑なタスクを処理し、より強力な出力を提供します。このアプローチにより、システムは各コンポーネントの強みを活用しながら、LLM全体の個々の弱点を補うことができる可能性があります。

エージェントは、ユーザー入力を解釈し、それに応じてタスクまたはアクションを実行する役割を担う AI システムのコンポーネントです。エージェントは、質問への回答から、通知の送信やデータ分析などの特殊なアクションの実行まで、さまざまなタスクを処理できます。エージェントはより広範な AI システム内で作業し、多くの場合、シームレスなユーザーエクスペリエンスを提供するためにデータベースやユーザーインターフェースなどの他のコンポーネントとやり取りします。

ユーザーのプロンプトに基づいて AI アシスタントが実行するアクション。タスクは、ユーザー指定のプロンプトと AI の対応する応答で構成されます。タスクには、情報の取得などの 1 つのアクションが含まれることも、AI アシスタントが調整する一連のアクションも含まれます。

ユーザーと AI アシスタント間の継続的なやりとり。通常は 1 つ以上の会話の中で複数のタスクを行います。

ディープ・リサーチとは、Web、ドキュメント、その他のソースから大量のデータを収集、分析、統合して包括的なレポートを作成するための AI 主導型のアプローチです。ディープリサーチは、AI リサーチアシスタントまたはアナリストを雇うのと似ています。AI のリサーチアシスタントやアナリストは、AI 推論に基づいて構築された LLM を利用して、お客様に代わりにリサーチプランを策定して実行します。

AI Assistantと対話するときにユーザーが達成しようとしている根本的な目標または望ましい結果。AI が適切な応答を生成したり、適切なタスクを実行したりするには、ユーザーの意図を理解することが不可欠です。

ユーザーがタスクを管理したり、情報を取得したり、会話を促進したりするのを支援するように設計されたAIシステム。AI アシスタントは一般的にワークフローに統合され、一貫性のあるリアルタイムのサポートを提供することで生産性と効率を高めます。

ユーザーと AI との会話の記録。継続性を保つために参照できます。