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～

概要

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、RAG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！

タイムスケジュール

時間	内容
11:55〜	開場
12:00-12:35	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、RAGAS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
12:35-12:40	QA・アンケート回答
12:40	終了

※ 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。

登壇者

李　俊

TDSE株式会社

大学卒業後、SIer企業に入社し、金融システム開発に従事。2015年AlphaGo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。2019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。

こんな方におススメ

・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

参加費

無料

注意事項

• 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。
• 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。
• 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。
• 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。