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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

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

セミナー概要

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。

このような方におすすめ

・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

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。

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 (事前登録制)
主   催:ストックマーク株式会社

※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。

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お申込み後に視聴用URL発行のメールが送信されます。もし、メールが届かない場合は、「marketing@stockmark.co.jp」にご連絡をお願いいたします。

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