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X-WR-CALDESC:業務効率を改善させる最新の生成AI技術「RAG」
 とは？ ～自社の独自データを活用した検索・回答シス
 テムの構築・精度改善を解説～
X-WR-CALNAME:業務効率を改善させる最新の生成AI技術「RAG」
 とは？ ～自社の独自データを活用した検索・回答シス
 テムの構築・精度改善を解説～
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SUMMARY:業務効率を改善させる最新の生成AI技術「RAG」と
 は？ ～自社の独自データを活用した検索・回答システ
 ムの構築・精度改善を解説～
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/95276
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n業務効率を
 改善させる最新の生成AI技術「RAG」とは？ ～自社の独
 自データを活用した検索・回答システムの構築・精度
 改善を解説～\n概要\n企業における生成AI活用の機運が
 ますます高まっています。最近は自社データを用いた
 独自のLLM構築を構築し、業務効率化に取り組みたいと
 うニーズも高まっており、弊社にもRAG（検索拡張生成
 ：Retrieval Augmented Generation）の実装や精度改善に関する
 多くのお問い合わせをいただいております。本セミナ
 ーでは、RAGとは何か、基礎的な解説を踏まえながら、R
 AGの精度改善手法やオンプレミスでの構築方法につい
 て、具体的に解説します。自社データを活用した独自
 のLLMを構築するための実践的なアイディアを共有させ
 ていただくセミナーとなっておりますので、是非奮っ
 てご参加ください！\nタイムスケジュール\n\n\n\n時間\n
 内容\n\n\n\n\n11:55〜\n開場\n\n\n12:00-12:35\nウェビナー本編
 １．RAGとは何か２．RAGの導入　‐　クラウド・オンプ
 レミス環境での実装　‐　各導入方法のメリット・デ
 メリット　‐　様々なRAGサービスの比較3．RAGの精度評
 価と改善方法　‐　【評価】評価方法・評価の流れ、R
 AGASで採用されている4つの評価指標、その他の指標　
 ‐　【改善】事前準備の改善、検索の改善\n\n\n12:35-12:4
 0\nQA・アンケート回答\n\n\n12:40\n終了\n\n\n\n\n\n\n\n※ 当
 日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がござ
 います。\n登壇者\n李　俊\nTDSE株式会社\n大学卒業後、S
 Ier企業に入社し、金融システム開発に従事。2015年AlphaG
 oが世界トップ棋士に勝利したことに強くインスパイア
 され、Deep Learningを始め、機械学習の分野に再参入。201
 9年にTDSEに参画し、顧客に最適なソリューションの提
 供に邁進。現在はエンジニアとデータサイエンティス
 トの両技術者のパイプ役としてクライアント企業のデ
 ータ活用を支援。\n\nこんな方におススメ\n・生成AIの
 ビジネス活用をご検討中の方・自社の独自データを活
 用したLLMの構築をご検討中の方・RAGの実装や精度改善
 にご興味をお持ちの方\n参加費\n無料\n注意事項\n\nリク
 ルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加
 はお断りしております。\nキャンセル待ち・補欠・落
 選の方はご参加いただくことが出来ませんのでご了承
 ください。\n欠席される場合は、お手数ですが速やか
 にキャンセル処理をお願い致します。\n無断キャンセ
 ルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせて
 いただく場合がございます。\n
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