AI Shift Academy（#シフアカ）

第2回は「RAGのR」検索結果の「評価」に迫ります。

RAGの検索技術(Retriever)の原点は、1960年代の手作業による壮大な実験にありました。

現代のAI評価にも通じる「再現率」と「適合率」という指標はこの時誕生します。

AIの性能をいかに測り、改善していくか、そのヒントを探ります。

本テーマは、下記の5章で構成されています。

1. 情報検索の起源：人間はもともとどうやって探していたのか？ なぜ検索が必要になったのか？
2. 検索結果の「評価」：測れないものは改善できないという原則
3. 機械による検索の誕生：コンピューターがもたらした新しい可能性
4. 検索結果の「順位付け」：関連度という革命的な発想
5. 情報検索システムの商業化：実験室から社会実装へ

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