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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

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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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。