AI 活用の裏側：RAG 精度改善と脆弱性対策の実態 (Atsu)

今回はAsai さんとAtsushi Hatakeyama が企業向けRAG（Retrieval-Augmented Generation）とAIセキュリティをテーマに深く語りました。実際のプロダクション開発で直面する「RAGのスケール問題」「精度改善」「散在データの統合」、そして AI 時代ならではの「脆弱性の増加」「危険コード検知」「テイントアナリシス」まで、現場の知見を踏まえながら議論しました。AI・RAG・LLM プラットフォーム開発や、AI セキュリティに関心のあるエンジニアにおすすめの回です。ご意見・ご感想は Google Form にて募集中です。