［RAG（検索拡張生成）］ 簡単にLLMの精度向上！ オンプレに構築、ご相談ください
2024.06.20
RAGを使って手軽にLLMの精度UP!
RAGとは
大規模言語モデル（LLM）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。
※もちろんPhi-3などのSLMでの活用も！
RAGのメリット
1） LLMが出力する結果を、手軽に最新情報に更新することができる
2） 信頼度の高いデータから情報を得るため、AIが学習データと相容れない誤情報を生成する
“ハルシネーション（幻覚）”の抑制につながる
→ LLMの回答精度を向上させます！
ファインチューニングがありますが・・・
・ ローカルデータによる追加学習（再学習）：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
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
▼ チラシはこちらからご覧いただけます
★ ご質問・ご相談、どんなことでもお気軽にお問い合わせください。
詳細なご説明を含めオンラインでのヒアリング・お打ち合わせから承ります。