AIが社内データへの質問で誤った回答をする原因を「コンテキストの欠如」と定義。メタデータ整備とクエリ検証を通じ、AI回答の信頼性を向上させるための実践的なアプローチを提示します。
🧭AIに足りないのは知能ではなくコンテキストだった。(Databricks Genieを60回検証して見えた「定義層」の作り方)
編集メモ: AIの回答精度を高めるには知能の向上以上に「データ定義層」の整備が不可欠であり、メタデータやクエリの検証を通じたコンテキストの提供こそが信頼性向上の近道である。
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