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RAGは、AIに外部情報や手元資料を読ませてから答えさせる仕組みです。モデルの内部知識だけに頼る弱点、ハルシネーション、ChatGPTのプロジェクト活用まで一般ユーザー向けに整理しました。

AIエージェントとは何かを、ChatGPTやLLMとの違いを含めてAIエンジニアの視点で整理します。Claude CodeやCodexのような実例と、どこまで任せてよいかの考え方もまとめました。

LLMのハルシネーションとは、AIが事実と異なる内容をもっともらしく答えてしまう現象です。なぜAIは自信満々に間違えるのか、日常で起きやすい例、ハルシネーションを減らすための使い方や確認のコツを、非エンジニアにもわかりやすく解説します。

AIは人間のように考えて答えているわけではなく、あくまで「それっぽい言葉」を確率的に並べているだけです。 それでもなぜ役に立つのか。そしてどう使えば精度が上がるのか。仕組みレベルで理解しながら、実際の使い方まで整理しました。