汎用大モデルの後、AIの次のステップは垂直インテリジェンスです：MatchはどのようにWeb3.0の投資戦場を再構築するのか？

?現在のAIは、伝統的な金融分野において、量的取引、リスク管理、さらには規制遵守を深く再構築していますが、Web3.0は依然として人間の感覚と運の闘技場であり、情報のゲーム理論における「暗い森」です。

プレイヤーは、テレグラムグループでスパムを送り、KOLのツイートを一つ一つ確認し、断片的な情報に賭けるしかありません。ChatGPTなどの汎用大モデルを使用してWeb3.0プロジェクトを調べても、さまざまな公式マーケティング文書や、まったく逆の情報しか得られず、投資判断の助けにはほとんどなりません。投資家が盲目的に大量に買い込むと、プロジェクト側が直接売り崩し、ユーザーにはただのゼロ円コインの山が残されるだけです。

Match AIの垂直大モデルの誕生は、この森に光を灯す裂け目を開いています。7月28日、Matchはタイの首都バンコクで「Match AI大モデルNexAlpha発表会」を正式に開催し、Web3.0投資がAI駆動の新時代に入ることを示しました。

発表会では、Matchエコシステムの責任者が、Match AIは一般の人々のために設計されたオンチェイン投資アドバイザーおよびWeb3.0財務オペレーションシステムであり、研究、信号、投資対象の選択すべてがAIによって駆動されると述べました。「その使命は、ユーザーの富の成長を助け、公平で多くの人が勝つエコシステムを構築することです。」

さらに、Match AIは2つの重要な機能を近日中に発表します：オンチェイン天眼と投資戦略推薦システム。これにより、Web3.0ユーザーはプロジェクトの技術面、資金面、情報面、感情面を包括的に分析し、明確な投資方向を提供し、リスク警告を事前に発信して、高値で盲目的に追いかけることを避けることができます。「Match AIは単なる質問応答ロボットではなく、ブロックチェーン、機会、リスクを理解するAI投資アドバイザーです。彼は他の人が教えてくれるのを待つのではなく、リアルタイムの機会や投資のエントリーポイントを積極的にプッシュします。」

Matchの技術責任者は、Match AIの実績データを示しました：昨年12月から現在まで、1300万ドルの実資金が170万ドルの利益を上げ、プロのトレーダーがMatch AIを使用した取引の勝率は90%に達しています。Matchは8月1日にAIセクションのオンチェイン天眼と投資戦略を発表し、8月8日にMatch APPのコアウォレットコードをオープンソース化し、8月18日から一部のコアAI大モデルのオープンソース化を開始します。

垂直的な知能はWeb3.0を再構築しており、Match AIはこの変革の先駆者です。Web3.0の世界で投資成功を収めたい参加者にとって、この技術の変革を受け入れることは選択肢ではなく、必然です。

汎用AI大モデル：普及の扉を開くが、垂直的深度の懸念は隠せず

2022年のChatGPTの発表はAGI（人工一般知能）の幻想を焦点にしました。数年の発展を経て、現在の汎用AI大モデルは各業界の発展の枠組みを再構築しています。

特に、Elon MuskのxAIがGrok 4を発表したことは、単なる大モデルの発表にとどまらず、汎用AIが「推論能力を持つマルチモーダルオペレーティングシステム」の段階に全面的に進出する重要なマイルストーンを示しています。GrokはXプラットフォームのリアルタイムデータの深い統合とマルチモーダル理解能力を駆使し、世界中のユーザーがほぼゼロのハードルでAIによる情報取得のパラダイムシフトを体験できるようにしました。世界は再び汎用AIの波の高まりを目撃しました。

これは氷山の一角に過ぎません。ChatGPTの国民的熱狂から、Claude 3の長文処理における驚異的なパフォーマンス、Geminiのマルチモーダルのシームレスな運用まで------汎用大モデルは驚異的な速度で技術的独占の壁を打ち破り、AIの聖火を数十億の一般人の手に渡しています。現在のAIは「ツールは基盤インフラ」である時代に全面的に突入しており、各業界はAIを自社のビジネスプロセスにどのように統合するかを考えています。

伝統的な金融分野では、この変革はすでに深く浸透しています。ウォール街の量的取引システムはすでにAIアルゴリズムを導入しており、スマート投資アドバイザーサービスは一般投資家に個別の資産配分の提案を提供しています。リスク管理システムは機械学習を通じて市場の異常をリアルタイムで監視しています。ゴールドマン・サックスやJPモルガンなどの投資銀行の巨人は、毎年AI技術に数十億ドルを投資しており、金融市場の競争において、より先進的なAIツールを掌握した者が競争の主導権を握ることを深く理解しています。

労働市場では、Microsoft CopilotがOfficeエコシステムに深く統合されており、ユーザーは「先週の会議の要点をグラフ付きの要約PPTにして」といった曖昧な自然言語の指示を出すだけで、AIは瞬時にメールを整理し、記録を転写し、論理を抽出して美しいスライドを生成します。伝統的なオフィスでの機械的で時間のかかる情報の運搬やフォーマット作業は、自動化されたインテリジェンスによって静かに蒸発しています。

教育分野では、汎用大モデルが新たな教育革命を引き起こしています。カーンアカデミーはGPT-4を活用して「Khanmigo」スマートアシスタントを構築し、無数の学生に24時間オンラインのソクラテス式の指導者となっています。彼は特定の数学の問題の独特な誤りに対して、個別の指導パスを生成し、「個別指導」という千年の教育理想が初めて大規模に普及することを可能にしました。

汎用大モデルが示す強力な汎化能力は、プロメテウスの火のように、AIの普及の道を照らしています。しかし、技術の光が垂直産業の深淵に照らし出されると、その「通じているが深くない」という限界が影のように現れます。これらのモデルは専門的な深さのあるシーンでは「十分に理解していない」ことが多く、その欠陥は実際の産業応用において露呈しています。

例えば、シンガポールのDBS銀行がGPT-4を使用してローン契約を自動審査した際、AIは重要な条項の「変動金利上限」を「固定金利の約束」と誤解し、数千万ドルのリスクエクスポージャーを引き起こしかけました。汎用モデルの金融用語体系や業界規制論理に対する「認識の浅さ」は、ミリ単位の精度が求められるコンプライアンスシーンで潜在的な危険をはらんでいます。また、一部の製造企業は、タービン振動センサーのデータを大モデルで分析しようとした際、スペクトログラムの微細な周波数帯域異常に直面し、汎用モデルは「不整合の問題がある可能性がある」という曖昧な結論しか出せませんでした。さらに、弁護士は、クロスボーダーM&Aの地方規制を整理する際にClaudeを使用したところ、モデルが最新の反トラスト実施細則を見落とし、そのトレーニングデータがその細分野の地方立法の動的データベースを深く統合していなかったためです。

根本的には、汎用大モデルの垂直シーンにおける「深度貧血症」は三重の構造的矛盾に起因しています。第一に、事前学習コーパスは膨大ですが、高度に専門化された「知識の暗黒物質」をカバーすることは困難です。第二に、モデルは業界の暗黙の論理や文脈のルールを真に内面化して理解することが欠けています。第三に、専門分野のデータの壁やプライバシーの制約により、汎用モデルは最も核心的な産業のセンシティブなデータソースにアクセスすることが難しいのです。

汎用大モデルがAIの普及の扉を押し開くとき、私たちはその垂直的深度の断層線を冷静に見つめる必要があります。未来のAIエコシステムは「汎用基盤+垂直深層」の二重進化を示すでしょう：汎用モデルはスーパー情報インターフェースとして、使用のハードルを引き続き下げ、医療、金融投資、工業などの分野に根ざした専用モデルは、業界知識グラフ、リアルタイムデータフロー、専門家のフィードバックを深く統合し、堅固な専門的深度の防壁を構築する必要があります。

AIの究極の形態は「広さ」と「深さ」の弁証法的統一に向かうでしょう。汎用大モデルの光が世界の隅々を照らすとき、垂直シーンに深く根ざした専門的なインテリジェントエージェントは、産業の基盤論理を変える力を静かに蓄積しています。これこそがAI変革の波の中で最も深遠で、最も刺激的な潜流です。

Web3.0 投資：汎用AIの無効化による「暗い森」

汎用AIは言語理解と生成において優れた性能を示していますが、深い専門知識とリアルタイムデータ分析が必要な垂直シーンでは、依然として明らかな能力の短所があります。特に、Web3.0のような変化が激しく、情報密度が非常に高い分野では、汎用モデルの「万能性」が逆に弱点となり、非常に使いにくくなっています。

例えば、現在ビットコインは11.8万ドルの高値にありますが、各AI大モデルに「ビットコインの現在の価格は投資に値するか？」と尋ねると、各モデルの回答はさまざまです：Grok 4は政策の観点からビットコインが合法化され、アメリカの上場企業がビットコインに投資していると教えてくれます。DeepSeekは国内での仮想通貨投資が禁止されており、ビットコインの価格変動リスクが大きいので慎重に投資すべきだと伝えます。ChatGPTはビットコインの過去の歴史的な上昇率を回答し、アナリストの見解を列挙します。他のAI大モデルは、分散型台帳技術の発展の見通しを技術的な観点から分析し、ビットコインの潜在能力を論証することさえあります……

これらの説明は一見非常に包括的ですが、実際には本質を避けており、問題に対する直接的な回答をしていません：ビットコインの現在の価格で購入できるかどうか。この問題は、価格に影響を与える可能性のある売買盤を全面的に分析し、技術指標を組み合わせて分析する必要がありますが、これは現在の主要な汎用AI大モデルが欠けている部分です。

汎用AI大モデルのWeb3.0世界における劣位は、別のシーンでより全面的に露呈します。ユーザーが特定のMemeプロジェクトに投資する価値があるかどうかを尋ねると、これらの大モデルはユーザーにさまざまな公式マーケティング資料を提示し、さらに進んでコミュニティの感情を列挙し、これらの情報に基づいて「このプロジェクトのホワイトペーパーの技術説明は完全で、コミュニティの熱気が高まり、成長の潜在能力がある」と評価します。ユーザーが全力で買い込んだ後、数日も経たないうちにプロジェクト側がRugを引いてトークンを売り逃げます。事後の振り返りでは、オンチェーンデータが示すところによれば、初期流動性プールはすでに撤退しており、99%のトークンが5つの関連アドレスに集中しているという致命的な信号があったにもかかわらず、汎用大モデルはそれを一言も触れませんでした。

なぜこのような限界があるのかというと、主にWeb3.0自体が人工的な複雑なシステムの「行動迷路」であるからです。伝統的な金融市場と比較して、Web3.0市場は3つの顕著な特徴を示しており、これらの特徴は伝統的な投資分析手法の効果的な適用を困難にし、AIもより「滑らか」になってきています。

まずは非構造化データの氾濫です。 伝統的な金融市場の情報は比較的規範的で、主に財務報告、公式発表、ニュース報道などの構造化されたチャネルから得られます。しかし、Web3.0の世界では、重要な情報はしばしばTwitterのツイート、GitHubのコード提出、Discordの議論、さまざまな発表チャンネルのメッセージに散らばっています。これらの情報は形式が異なり、真偽が難しいため、一般の投資家はそこから価値のある投資信号を抽出することが非常に困難です。

次に、高度な不確実性です。 Web3.0市場の物語の切り替えは非常に速く、あるプロジェクトは新しい技術トレンドによって一夜にして注目を浴びることもあれば、規制政策の変化によって瞬時に深淵に落ち込むこともあります。市場の感情の変化は、基本的な分析よりも価格動向に影響を与えることが多く、この高度な不確実性は伝統的な評価モデルを無効にします。

第三に、極端な反射性の特徴です。 Web3.0市場では、市場の期待が自己実現することが多く、あるプロジェクトが広く支持されると、実際により多くの資金の流入によって価値が増加する可能性があります。逆に、ネガティブな期待もプロジェクトの衰退を加速させます。この反射性メカニズムにより、投資判断はプロジェクトの内在的な価値だけでなく、市場の感情や期待の変化も考慮する必要があります。

このような複雑なシステムに直面して、一般のユーザーは効果的な投資モデルを構築することが難しく、投資判断は依然としてかなり原始的な段階に留まっています。個人投資家はKOLの推薦に依存し、さまざまなテレグラムグループやDiscordチャンネルで「内部情報」を探し、コミュニティの感情の変動に基づいて売買のタイミングを決定します。このような高度に人間の判断と感情に依存する投資方法は、リスクが非常に高く、競争性も強く、伝統的な金融市場の科学的で体系的なアプローチとは対照的です。

このような状況下で、汎用AI大モデルはWeb3.0の投資問題を効果的に解決することはできないと業界では共通の認識となっています。モデルがリアルタイムのオンチェーンデータの支援を欠くと、見かけ上合理的だが実際には誤った判断を下す可能性があり、これは高リスクの投資環境では致命的です。

さらに重要なのは、汎用モデルの設計目標は「言語生成」であり、「リスク識別」ではないということです。彼らは流動性マイニングとは何かを流暢に説明し、DeFiプロトコルの運用メカニズムを分析できますが、具体的な投資判断に直面すると、保守的なリスク警告しか提供できず、実行可能な投資アドバイスを提供することはできません。

Match AI：Web3.0投資のために生まれた垂直AI大モデル

Web3.0投資に必要なのは、言語を理解するAIではなく、ゲーム理論の構造と行動判断を理解するAIです。このAIはWeb3.0市場の独特の規則を理解し、膨大な非構造化データから重要な情報を抽出し、市場感情の変化傾向を識別し、高度な不確実な環境で比較的合理的な予測を行うことができる必要があります。これこそが垂直AIの存在意義です。

このような背景の中で、Matchが誕生しました。Matchは「AI x Web3.0投資インテリジェンス」という細分野に焦点を当て、垂直モデルを用いてユーザーが実際の取引シーンで直面する認識と効率のボトルネックを解決し、汎用AIがこの分野で不足している部分を補完することを目指しています。汎用AIが「正しい答え」を追求するのとは異なり、Match AIの目標は「決定の正確性」です------ユーザーの質問を正しく理解するだけでなく、正確で信頼できる投資判断のサポートを提供することです。Match AIの登場は、このトレンドにおいて重要なマイルストーンを築くことは間違いありません。

Matchの価値定位は明確で独特です。ノイズと罠に満ちたWeb3.0投資環境において、一般投資家が必要とするのは、もう一つの会話ができるAIアシスタントではなく、真に投資を理解し、Web3.0を理解し、重要な瞬間に信頼できるアドバイスを提供できるインテリジェントなパートナーです。Match AIはこのニーズを満たすために設計された専門的な投資アシスタントです。

Matchのコア能力は、Web3.0投資の特定の痛点に対して深く最適化された3つの重要なシステムに体現されています。

まずはMatchの「オンチェイン天眼」システムです。 このシステムの価値は、各プラットフォームに分散している情報を統一的に収集し分析することにあります。契約スキャンを行い、スマートコントラクトの潜在的なリスクと機会を識別し、KOL分析を行い、意見リーダーの発言や行動パターンを追跡し、取引所の異常を監視し、大口資金の流れを迅速に発見し、プロジェクトの成長指標を分析してプロジェクトの発展の潜在能力を評価します。

さらに重要なのは、「天眼」システムの出力結果は冷たいデータの積み重ねではなく、明確な提案、明確な出所、合理的な説明を伴った実行可能な情報であることです。システムが特定のトークンに潜在的なリスクがあることを識別した場合、ユーザーにリスクの存在を知らせるだけでなく、リスクの出所、影響の程度、対策を説明します。この出力方式により、一般のユーザーも複雑な市場情報を迅速に理解し、それに基づいて賢明な投資判断を下すことができます。

次に、投資戦略推薦システムです。 Web3.0投資家のリスク嗜好と投資目標は大きく異なり、ある人は安定した収益を追求し、他の人は高リスク高リターンの投機機会を好みます。Match AIはユーザーのリスク嗜好に基づいて個別の投資ポートフォリオ戦略を提供できます。

このシステムのコアは多次元因子加重分析メカニズムです。価格動向、取引量の変化、技術的形状などの技術指標、ソーシャルメディアの議論の熱度、コミュニティの活発度、世論の傾向などの感情指標、大口の動向、資金の流入流出、ポジションの分布などの資金指標、プロジェクトの進展、協力発表、規制の動向などの情報を4つの次元で同時に考慮し、複雑な重み付けアルゴリズムを通じて総合スコアを計算し、これに基づいて可能な価格パスを推演します。

この多次元分析手法の利点は、市場の動向をより包括的に把握できることです。伝統的な技術分析は通常、価格と取引量にのみ焦点を当て、感情や資金の変化を無視します。基本的な分析はプロジェクトの内在的な価値を考慮しますが、市場の感情の変化に対する反応が遅れることが多いです。Match AIは複数の次元の情報を統合することで、市場の動向をより正確に予測できます。

第三に、能動的信号プッシュシステムです。 このシステムの設計理念は、投資が「口を開いて質問する」必要がなくなることです。伝統的なAIインタラクションモデルでは、ユーザーがAIに質問をする必要があり、AIは回答を提供します。しかし、急速に変化するWeb3.0市場では、ユーザーが何を質問すべきかを認識する頃には、最適な投資タイミングを逃していることが多いです。

Match AIの能動的プッシュシステムは、24時間365日市場の動向を監視し、潜在的な急騰や急落のトークンを識別すると、ユーザーにリスクや機会の警告を自動的にプッシュします。この能動的なサービスモデルにより、ユーザーは重要な情報を第一時間に得ることができ、情報の遅延によって投資機会を逃したり、不必要な損失を被ったりすることがありません。

プッシュシステムの知能化の程度は非常に高く、すべての市場の変化を単純にプッシュするのではなく、ユーザーの投資嗜好や過去の行動に基づいて最も関連性の高い情報をフィルタリングしてプッシュします。これにより、情報のタイムリーさが確保され、情報過多の問題も回避されます。プッシュシステムは、内部および外部、オンチェーンおよびオフチェーンのデータを組み合わせて全方位的な深い感知を行い、信号の推論を行い、エージェントと連携して正確な信号解釈を実現します。これにより、よりインテリジェントで個別化された深いプッシュが完了します。

Match AIの技術的突破点、ネイティブWeb3.0投資大モデル構築のコア競争力

Web3.0投資分野では、技術的なハードルと市場の複雑性が前例のないものとなっており、伝統的な投資分析ツールはしばしば力不足です。Match AIはWeb3.0のために特別に設計された資産管理大モデルであり、単に汎用大モデルにWeb3.0の外殻をかぶせるのではなく、技術アーキテクチャにおいて複数の重要な突破口を実現し、独自の技術的なハイライトを形成し、真の意味で「ゼロから1」へのネイティブ投資インテリジェントシステムを構築しています。

（1）多源データの融合：Web3投資の全景ビューを構築

Match AIのデータ層は、伝統的な金融分析の限界を突破し、オンチェーンとオフチェーンの全方位多源データ融合システムを構築しました。オンチェーンデータの面では、システムは主要なパブリックチェーンの取引記録、スマートコントラクトの実行状態、DeFiプロトコルの資金流向、トークンの移転軌跡などの重要な情報をリアルタイムで収集します。これらのデータは投資分析に最も直接的で真実の市場基盤を提供します。

さらに重要なのは、Match AIがTwitterの感情の変化、GitHubのプロジェクトの活発度、各大手CEXの深度データ、プロジェクト側の公式動向、Mediumやニュースメディアの報道、コミュニティの議論など、豊富なオフチェーン情報源を統合していることです。多源データは、Web3業界の垂直モデルを深く結合し、無関係な内容をノイズ除去し、汎用モデルでは発掘できないWeb3特有の業界信号、特徴、およびデータ結果の分析を識別します。

この多次元データ収集能力はWeb3投資分析の重要な利点です。なぜなら、暗号市場の価格変動はしばしばオフチェーンの世論や感情の強い影響を受けるからです。全方位のデータ収集能力は、Match AIが正確な分析を行うための基盤です。

データの価値は数量だけでなく、質とタイムリーさにもあります。Match AIシステムは異種データの標準化処理を採用し、異なるプラットフォームや異なる形式のデータを分析可能な標準形式に統一的に変換します。また、リアルタイムデータ更新メカニズムを構築し、データが生成された第一時間に収集と処理を行うことができ、この技術能力はその後のインテリジェント分析に高品質なデータ基盤を提供します。同時に、システムはデータクリーニングとノイズ除去能力を備えており、虚偽の情報や無関係なノイズをフィルタリングし、本当に価値のある投資信号を抽出します。

（2）インテリジェントスケジューリングエンジン：エージェントグループの協調知恵

Match AIはエンジン層にCOT（Chain of Thought）反省に基づくスケジューリング協調エンジンを採用しており、これはその技術アーキテクチャのコアイノベーションの一つです。伝統的なAIシステムとは異なり、Match AIの推論プロセスは追跡可能性と自己修正能力を備えており、質問に答える際に完全な思考の連鎖を示し、論理的な誤りを発見した場合には自ら修正します。

マルチエージェント並行協調メカニズムはもう一つの技術的なハイライトです。システムは専門化されたエージェントグループを構築し、各エージェントは技術分析エージェント、基本面分析エージェント、感情分析エージェントなど、特定の分析タスクに特化しています。これらのエージェントは並行して作業し、それぞれの専門的な利点を発揮し、協調メカニズムを通じて分析結果を統合します。

最も注目すべきは因果推論コアの導入です。Web3市場は複雑な因果関係に満ちています。例えば、米連邦準備制度の政策変更と暗号通貨の価格の関連、プロジェクト側の行動とトークンのパフォーマンスの因果連鎖などです。Match AIは因果推論モデルを通じて、イベント間の真の因果関係を識別し、単純な相関分析ではなく、投資判断により信頼できる論理的基盤を提供します。

（3）AIモデル融合層：専門化された多モデル協力

AIモデル層では、Match AIは多モデルアンサンブルアーキテクチャを採用しています。この設計の利点は、異なるタスクの特性に応じて最も適したモデルを選択できることです。例えば、ある大モデルはテキスト出力に適しており、別のモデルはソーシャルメディアの世論監視に適しており、また別のモデルはチャート解析に適しています。異なるモデルの利点を補完し合うことで、全体の分析能力を向上させ、単一のモデルプロバイダーへの依存を減らします。

さらに、Match AIはプランナーモデルや因果推論モデルも統合しています。例えば、イーサリアムが急騰した場合、人間の真の反応は「山寨季が来る」と考えることですが、機械はそのように連想しません。因果戦略モデルを通じて、AIは人間のように歴史的データに基づいて、あるリアルタイムのニュースがどれだけのコインの成長を促進するか、またはどれだけのトラックの成長を促進するかを因果推論を通じて関連付けることができます。

Web3事前学習モデルもMatch AIの特徴であり、Web3.0業界の知識を深く統合しています。汎用大モデルのように通じているが深くないのではなく、大部分が的外れな回答をするのではなく、Match AIは意味のある回答を提供し、ユーザーの期待に応えます。

GRPO（Group Robust Policy Optimization）グループ戦略最適化はMatch AIのもう一つの技術的突破です。伝統的なAI大モデルはしばしば単一の「最適解」を提供するのに対し、Match AIは集団的な意思決定最適化を通じて、異なるタイプの投資家に多様な戦略選択を提供し、真の「千人千面」の個別化サービスを実現します。

Matchの技術責任者Lucasは生き生きとした比喩を用いました。「例えば、Match AIがさまざまな分析を総合した結果、特定のユーザーのプロファイルがアグレッシブなトレーダーであり、高いレバレッジ操作を好むことが分かった場合、そのユーザーがMatch AIと対話すると、大モデルはユーザーの投資スタイルに基づいて、リスクを許容できる範囲内でより広範なデータを推奨し、より高い収益率を追求します。」

分野特化の微調整機能は、DeFi、NFT、GameFiなどの異なるWeb3.0垂直シーンに特化して最適化されており、大モデルがWeb3.0をより理解できるようにしています。システムは異なるトラックの特性に応じて分析モデルを調整し、ユーザーにより正確な投資アドバイスを提供します。このような細かい専門的な調整は、汎用AIモデルでは実現できません。

（4）強化生成システム：知識グラフとRAGの深い融合

Match AIは持続可能な知識グラフシステムを構築しており、このシステムはWeb3.0分野の膨大な知識点を保存し関連付け、完全な知識ネットワークを形成します。ユーザーの各インタラクションも記録されます。

さらに、伝統的な静的知識ベースとは異なり、このシステムは動的更新能力を備えており、市場の新しいパターンや新しい変化をリアルタイムで学習することができます。動的な知識更新メカニズムにより、システムは市場の変化に適応し続けることができます。Web3市場は急速に発展しており、新しいプロジェクト、新しいプレイ、新しいリスクが次々と現れています。伝統的な静的モデルは市場の発展に遅れがちですが、Match AIは継続的な学習メカニズムを通じて、これらの新しい変化をタイムリーに捉え理解することができます。

検索強化生成（RAG）メカニズムはAIの幻覚率を低下させるための重要な技術であり、AI大モデルが誤判定を行わず、ユーザーが提起した問題の方向性や細分化されたトラックを正確に識別できるようにします。システムは「先に呼び出し、後に生成」というプロセスを採用し、ユーザーの質問に答える際に、まず知識グラフから関連する真実のデータを検索し、そのデータに基づいて回答を生成します。これはトレーニング時の歴史的データに依存して推測するのではありません。このメ