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RAGで簡単にLLMの精度向上!
オンプレに構築、ご相談ください

Retrieval-Augmented Generation(検索拡張生成)

 

RAGは、LLM(大規模言語モデル)にローカルデータへの検索を組み合わせることで、正確な情報に基づいた回答を生成させる技術です。LLMの出力結果を簡単に最新情報に更新でき、根拠明確化によりハルシネーションを抑制。LLMの回答精度を向上に繋がります。

 

 

 

RAGを使わずローカルデータを反映させる方法には
ファインチューニングがありますが、次のような注意点があります。

 

ローカルデータによる追加学習(再学習)において、Deep Learningで行われるようなファインチューニングでは、回答にローカルデータが確実に選択される保証がない!
大規模モデルでは処理に多大なリソースが必要。故に、気軽に再学習できないので学習データは古くなりがち!

 

 

最先端のRAGをオンプレミスで!
あなたのデータを最大限に活用

[ 最新AI技術のRAGをオンプレミス環境で導入し、セキュリティとパフォーマンスを両立 ]

RAG×オンプレ 主なメリット
セキュリティ :クエリとデータが社内に留まるため、最高レベルのセキュリティを実現
パフォーマンス :オンプレミス環境での高いパフォーマンス
カスタマイズ :企業のニーズに合わせた柔軟なカスタマイズが可能
コスト :クラウドサービス費用の削減

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RAG×オンプレ 技術的な特徴
RAG :高精度な情報検索と生成機能を統合し、より正確で有用な情報提供を実現
オンプレミス :自社のインフラを活用し、安定した運用と高速なアクセスを提供
:ローカルデータの任意のタイミングでの更新に対応

 

blueqat RAG *オンプレ環境に構築ご相談ください
● 最新のさまざまなカスタマイズが可能
● クラウド環境を活用する、様々なハイブリッド構成も可能
[導入プロセス]
1.コンサルティング  2.カスタマイズ  3.導入  4.サポート

 

 

▼ チラシはこちらからダウンロードいただけます
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RAG Leaflet

 

 

詳細な情報のご説明やデモのご依頼も、お気軽にお問い合わせください。