要約:
- Gen AIを活用して要件収集プロセスを改善
- Retrieval-augmented generation (RAG)アプローチにより、Gen AIの能力を活用
- RAGは情報検索システムと大規模言語モデルの能力を組み合わせた強力な技術
- Gemini 1.5 Proは要件工学を自動化し、正確かつ関連性のある要件を生成
- Gemini 1.5 Proは人間の言語のニュアンスを解釈し、新しいコンテンツを生成
- 他のAIモデルと比較したGemini 1.5 Proの利点と欠点がある
- RAGとGemini 1.5 Pro LLMを活用することで、従来の要件工学の課題に対処
感想:
Gen AIを使用したRAGアプローチは、要件収集プロセスを効率的かつ効果的に改善する可能性があります。Gemini 1.5 Proは、自動化された要件工学を通じて、正確かつ関連性のある要件を生成し、従来の手法と比較して多くの利点があるように思われます。Gemini 1.5 Proの利用には、他のAIモデルとの比較や、RAGとGemini 1.5 Pro LLMを活用する場面での価値が示されるケースなど、検討すべき重要な要素があると感じます。