ユーザーインテント

AI アシスタントがいつでも保持できる会話内の情報量。コンテキストウィンドウのサイズは、AI の設計と機能によって異なります。多くの AI システムでは、コンテキストウィンドウはトークンで測定されます。トークンによって、AI が一度に参照できる会話の量が決まります。

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。

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。

ユーザーが AI アシスタントと対話する媒体。一般的なインターフェースには、テキストベースのチャットウィンドウ、音声コマンドインターフェース、モバイルアプリケーション、コードベースの統合 (API と呼ばれる) などがあります。

AI アシスタントからより正確で適切な応答が得られるように、ユーザーがプロンプトを調整または言い換えるプロセス。リファインメントは、AI がユーザー固有のニーズをよりよく理解し、出力が望ましい結果とより密接に一致するようにするのに役立ちます。

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。

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。

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。