RAGの回答精度改善にお悩みの方必見
回答精度を75%向上させたノウハウを事例と共に公開

社内データに基づいた回答を提供する生成AI(LLM)を構築し、業務への活用範囲を広げたい。しかし、「RAG（検索拡張生成）※」の構築や回答精度改善のノウハウがない。そんなお悩みを抱えていませんか？

本ウェビナーでは、RAG構築、および、回答精度改善について、事例を交えて具体的な進め方を解説します。 RAGの概要はもちろん、RAG構築時やビジネス現場で活用するためのポイント、目標設定についてもお話しします。 回答精度改善については、ユースケースの選定方法や目標設定の方法に加えて、データに基づく有効なノウハウを具体的な事例を交えて解説します。 本ウェビナーの内容を実践した結果、RAGの回答精度が75%向上した成功例もあります。生成AIをデータセントリックに活用する戦略をお伝えしますので、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。

なお、本ウェビナーでは生成AI用データ構造化代行サービス「TASUKI Annotation」の説明が含まれます。

※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6月20日に開催されたウェビナーのオンデマンド視聴登録ページになります。