ウェビナー

社内ナレッジを安全かつ効率的に活用する手段として、RAG（検索拡張生成）は間違いなく「最適解」です。
しかし、いざ導入してみると「思ったより賢くない」「期待した回答が返ってこない」という壁にぶつかる企業が後を絶ちません。

・ファイルに情報があるはずなのに、回答してくれない
・古い情報や、全く関係ないファイルを元に答えてしまう
・回答が不安定で、現場から『使えない』と言われてしまった

その原因の多くは、生成AIの性能ではなく、
AIが正しく答えられるように、「データを整理し、探しやすくする準備」が不足していることが原因です。

本ウェビナーでは、難しいプログラミングの話ではなく、
「どうすればAIが社内データを正しく理解・検索できるようになるか
という仕組みの勘所を、3つのステップでわかりやすく解説。
社内ナレッジ活用を実運用レベルに引き上げるための
RAG精度改善メソッドを紹介いたします。

【このような方におすすめ】
・社内版ChatGPTやRAGを導入したが、回答精度が低くて困っている方
・PoC（実証実験）まではやったが、実用レベルにならず止まっている方
・生成AIを社内で活用する上で、すぐに実践できる改善ポイントを知りたいDX推進担当者

【このセミナーでわかること】
・RAGの精度が上がらない「本当の原因」と、その解決策
・社内文書（PDFなど）をAIに読み込ませる際の「データの整理術」
・社内用語や固有名詞を正しく検索させるため考え方
・AIに「嘘」をつかせず、参照元をしっかり提示させるためのコツ

AIファイルボックスについての詳細はこちら をご確認ください