皆さん、こんにちは！InSkillがいかに正確であるかを裏で支える、舞台裏の様子を少しだけお見せできることに、とても興奮しています！2台の機械は見た目は全く同じでも、下では全く異なることがあります。シリアル番号が違う、構成が違う、昨晩どちらかで実行されたジョブが違う、といった具合です。汎用的なモデルには、それを知る方法がありません。だからこそInSkillは、まずコンテキストを構築します！コパイロットが言葉を発する前に、その機械が実際には何であるか、今現在それが何であるか、そして誰が尋ねているのか、といった情報に基づいた「グラウンディング」を行います。これがコンテキストエンジニアリングであり、それが「正しそうに聞こえる」回答と、その資産と目の前の人にとって「実際に正しい」回答との違いなのです。InSkillマジックのクールな要素の一つであり、私がこのプラットフォームで最も気に入っている部分でもあります。.
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このテーマをより深く掘り下げるために、3部構成のブログシリーズをご覧ください。
工業用地ではなぜ公開AIだけでは不十分なのか、ゲートデータがどのようにコパイロットを信頼させるのかを学ぶ。.
何が違うのか？なぜ産業界にとって重要なのか？
ChatGPTやMicrosoft Copilotと比較して、InSkillのコパイロットをご覧ください。産業用ワークフローに適合するのはコンテキストエンジニアリングされたコパイロットだけである理由をご覧ください。.
機械知識、ライブデータ、ユーザーのコンテキストを組み込むことで、AIを一般的なチャットから信頼できる産業用コピロットに変えるコンテキストエンジニアリングの方法をご覧ください。.
