生成AI全社展開に向けたラストワンマイル
～RAGで満足な回答を得るための近道を解説します～

ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AI（LLM＝大規模言語モデル）の登場によって、DXや業務効率化の機運が高まってきました。生成AIを業務活用する場合はLLMの学習（fine-tuning）を必要としないRAG（検索拡張生成）を構築することが多くなっています。RAGはAI技術のノウハウを必要とせず比較的低コストで構築可能である一方、RAGに組み込まれる検索システムの検索性能やドキュメントの読み込みが生成AI利活用のボトルネックとなっています。

本ウェビナーでは、RAGのビジネス活用について日本だからこそ直面する課題をまずお伝えします。そして、生成AIの波を推進部門の検証で終わらせることなく、RAGを全社に利用範囲を広げていく秘訣をお伝えします。

RAG構築の検討・回答精度改善に苦戦されている企業の担当者さまはぜひご視聴ください。

※RAG：Retrieval-Augmented Generationの略称。質問に関連するドキュメントをデータベースから検索して、LLMがドキュメントを参照して回答するAIアプリケーション。

※こちらは2024年8月20日に開催されたウェビナーの再放送になります。