なぜ回答が期待通りにならない？ 生成AIに自社データを連携させる技術 「RAG」の性能向上テクニック3選

▼内容

生成AIに自社独自のデータ（社内規定やマニュアル、自社商材に関する情報など）を読み込ませる技術「RAG」。詳細で正確な回答や、最新情報からの回答が可能になります。

しかし「期待を上回る回答が出てこない」というお悩みもよく伺います。

そこで本セミナーでは、RAGの回答性能を上げるためのテクニックを3点ご紹介します。

１．プロンプトの工夫（プロンプト設計のポイント、実際に使えたプロンプトの例）
２．自社データの整備（データクレンジングのポイント）
３．長いテキストの分割（分割の重要性）
　※内容は変更になる可能性がございます。

また、RAGを活用して、大幅な業務効率化を実現している顧客事例も複数公開いたします。
生成AIでの業務効率化の検討にぜひお役立てください。
（本セミナーは無料です）

▼こんな方におすすめ

• RAGの仕組みを知りたい
• RAGの性能に満足できていない
• 自社データを活用した生成AI活用に興味がある

▼講義内容

17:00-　　ご挨拶
17:01‐　　講演「「RAG」の性能向上テクニック3選」
17:40-　　質疑応答
18:00-　　終了

▼講師プロフィール

長谷川 駿

株式会社Exa Enterprise AI 
AI戦略グループ
グループリーダー
技術専門役員

東京工業大学情報工学科卒業（伊東研究室、アルゴリズム解析）、同大工学院修士課程修了、博士課程中退（奥村研究室、自然言語処理）。在学中に、多目的時系列探索問題における理論解析で国際ジャーナル、生成AI（テキスト自動要約）の研究で  最難関国際会議採録と国内研究会における 若手奨励賞を受賞。2021年4月、当社に新卒入社。テキスト要約、センチメント分析など自然言語処理の幅広い技術検証、社会実装や技術アセット開発に従事。exaBase IRアシスタントの初期検証から立ち上げに携わり、現在は2本のプロダクトを持つExa Enterprise AIにてAIエンジニアチームを率い、AI戦略策定、プロダクト改善、新規開発のAI技術をリード。2024年4月、技術専門役員に就任。

▼注意事項

• 開催方法：Webセミナー　※Zoomを利用します
• 参加方法：お申込後に、別途メールにてご案内致します。
• 競合他社様のお申込みはお断りする場合がございます。予めご容赦ください。