「RAGのビジネス適用に向けたパフォーマンス改善ガイド｜Weights & Biases Japan」
日鉄ソリューションズ株式会社でW&Bの技術支援を担当している藤野・高畠です。生成AIにおいて重要な役割を果たすRAGですが、ビジネスシーンで効果的に活用するためには、回答精度の向上をはじめとしたさまざまな改善が求められます。本記事では、RAG改善のために押さえておきたいポイントを解説します。 1. RAG改善の目的 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、生成AIアプリケーションにおいて外部データソースを活用しながら応答を生成するアプローチであり、大規模言語モデル (LLM) の強力な生成能力と外部知識ベースの情報を組み合わせることで、
Webページ
コンテンツ文字数：0 文字
見出し数（H2/H3タグ）：0 個
閲覧数：7 件
2025-02-22 11:01:35
オリジナルページを開く
