RAG精度向上への最適解　データ構造化と評価検証のポイント

業務に活用しないという選択肢がないところまで浸透した「生成AI」。あらゆる企業で生成AIを活用するプロジェクトが始まり、業務プロセスを効率化し、先進企業になるための競争が激化しています。

その中で、生成AIの回答精度を劇的に向上させる技術として注目されているのが『RAG（Retrieval-Augmented Generation）』。社内に眠る大量のドキュメントと外部の最新情報を活用することで、検索したデータを組み合わせて回答を生成し、その精度を高める技術です。これにより、生成AIはより正確で信頼性の高い回答を提供できるようになります。

RAGの実装への期待が大きい反面、「精度が業務に使えるレベルにならない」、「データがあるはずなのに検索できない」、「図表が読み取れない」といった課題に直面し、推進に苦心しているという声を多くの企業様からお伺いしています。

今回のセミナーでは、RAGの精度向上に向けて乗り越えるべきポイントを解説し、どのようなステップでRAGを社内の業務に活かしていくべきか？という勘所をお伝えさせていただきます。生成AIを活用するプロジェクトを推進されている方、RAGの実装を進めている方、皆様のご参加をお待ちしております。

参加対象

• 生成AI活用に向けたプロジェクトに関わっている方
• RAGの精度向上に課題を抱えている方
• 最新の生成AIに関する技術に興味がある方
  
  

開催概要

日　　　時：2024年12月5日(木) 16:00-16:45
場　　　所：オンライン（Zoom）
参　加　費：無料

登壇者

片桐 大輝

ストックマーク株式会社　PaaS / Bizdev / Consultant

大学院卒業後、大手重工メーカーに入社し、海外の鉄道建設プロジェクトを推進。その後、日系コンサル企業にて製造業を中心にDX、組織改革、ITシステムの開発やITガバナンスの構築に関するプロジェクトに従事。ストックマークでは、事業開発/コンサルティングを担い、現在はPaaS事業であるSATのプロダクト開発に取り組む。

ストックマークとは

ストックマークは「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の自然言語処理技術を活用し、多くの企業様の事業創造活動を支援しております。

自然言語処理技術を活用し、国内外約3万5千サイトの膨大なビジネスニュースを分類。業務に直結する情報をAIが届けることで、組織の情報感度を高め、事業アイディアの着想と組織内での発展を促す「Anews」、AIが組織や業務に合わせて必要な情報を構造化し、示唆が得られる市場調査サービス「Astrategy」によって企業様の新たな価値創造をサポートしています。

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注意事項

• 競合企業などのご参加をお断りする場合がございます。予めご了承くださいませ。