LangChain – NVIDIA 技術ブログ
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog
Wed, 26 Jun 2024 03:37:31 +0000
ja
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RAG アプリケーションを 4 つのステップでパイロットから本番環境に移行する方法
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/how-to-take-a-rag-application-from-pilot-to-production-in-four-steps/
Mon, 18 Mar 2024 03:00:00 +0000
http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2625
Reading Time: 3 minutes 生成 AI はあらゆる産業を変革する可能性を秘めています。私たちは、困難な認知作業を説明し、論理的に推論し、解決する目的ですでに大規模言語モデル (LLM) を使用しています。検索拡張生成 (RAG) は LLM をデー … Continued]]>
Reading Time: 3 minutes 生成 AI はあらゆる産業を変革する可能性を秘めています。私たちは、困難な認知作業を説明し、論理的に推論し、解決する目的ですでに大規模言語モデル (LLM) を使用しています。検索拡張生成 (RAG) は LLM をデータに接続し、LLM が最新の正確な情報にアクセスできるようにすることで LLM の利便性をさらに高めます。 多くの企業がすでに RAG で業務プロセスを自動化し、データからインサイトを発掘する方法を探り始めています。ほとんどの企業が生成 AI のユース ケースに合わせた複數のパイロットプロジェクトを始めていますが、そのほとんど (90%) は近い將來に評価フェーズから先に進むことはないと推定されています。人々を惹きつける RAG のデモを、真のビジネス価値を提供する本番環境サービスに変換することは、
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