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  <author_name>dcm_nishioka</author_name>
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  <blog_title>ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ</blog_title>
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    <anon>アドベントカレンダー2025</anon>
    <anon>RAG</anon>
    <anon>レコメンド</anon>
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  <description>はじめまして。NTTドコモ サービスイノベーション部の西岡竜生です。 普段はデータサイエンティストとして、主に映像配信サービスなどのエンタメ領域における生成AIを活用した業務効率化やコンテンツ推薦の価値向上に取り組んでいます。 本記事では、エンタメコンテンツに対するRAGの課題に対し、市中技術を適用した検証結果をまとめます。 はじめに 1. 映画推薦におけるRAGの必要性と課題 なぜLLM単体ではなくRAGが必要なのか RAGで実装する場合の課題 2. 実験設定 目的 データセット 文書作成 クエリの生成手法 3. 結果と考察 結果 結果の分析 考察 文書拡張の効果：ノイズ除去とムードの顕在化…</description>
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  <published>2025-12-22 09:00:00</published>
  <title>「ダイ・ハード」はクリスマス映画か？― 文書拡張とHyDEで実現するエンタメRAGの精度向上</title>
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