生成AIの回答精度を向上させる LAB (Fine-Tuning) と RAG とは？

概要

生成AIの回答精度を向上させる LAB (Fine-Tuning) と RAG とは？〜Red Hat と Elastic で実現する次世代ソリューションをご紹介〜

企業が生成AIを活用する中で、クラウドサービスのLLM（大規模言語モデル）のみを利用することに限界を感じ、LLMのLAB(Fine-Tuning）やRAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用に注目が集まっています。LLMのサイズの肥大化やコスト増加、セキュリティの問題、業界や業種に特化した精度の限界といった課題に対応するためには、これらの技術を活用することが必要です。
本セミナーでは、LLMのFine-TuningとRAGを1つのプラットフォームで実現できるソリューションを紹介します。オンプレミスでの利用にも対応しているこのソリューションは、今後企業での生成AI活用において重要な役割を果たすことが期待されます。ぜひ最新のソリューションを知り、自社の生成AI活用のヒントにご活用ください。

タイムスケジュール

時間	内容
16:00〜16:05	オープニング
16:05〜16:25	Red Hatが切り拓くオープンソースAIの未来: InstructLabとRHEL AIが実現するチューニングの民主化（レッドハット株式会社　上田 尚人氏）
16:25〜16:45	RAG構築に必須となる検索基盤の全てを提供するElasticsearchのご紹介 （Elasticsearch株式会社　古久保 武雄氏）
16:45〜17:00	Q&A、クロージング

※ 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

上田 尚人

レッドハット株式会社
テクニカルセールス本部
エコシステムソリューションアーキテクト部
エコシステムソリューションアーキテクト

講演概要
InstructLabを用いたLLMチューニング手法(LAB)を解説し、専門知識をモデルに効率的に取り込む方法を紹介。さらに、InstructLabとGranite を搭載したRHEL AIプラットフォームの概要と機能、またエンタープライズAI開発の新たな可能性をご紹介いたします。

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古久保 武雄

Elasticsearch 株式会社
Principal Solutions Architect

講演概要
生成AIの利用で広く使われているRAG(Retrieval Augmented Generation)では、生成AIに回答させるための元となる文書を正しく用意する検索技術が必須となります。
本セッションでは、RAGでよく使われるベクトル検索に加えて、キーワード検索、ハイブリッド検索、チューニング、検索精度の監視と解析、権限管理、拡張性、柔軟性といった検索に必要となる要素技術について、Elasticsearchの優位性をご紹介いたします。

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。