ウェビナー

「RAG（検索拡張生成）を導入し、データ整備やプロンプトも工夫しているのに、どうしても期待したような精度が出ない…」というご相談を非常に多くいただきます。

皆様に詳しくお話を伺うと、「過去の見積書データを網羅的に検索して分析させたい」など、
RAG本来の仕組みとは相性が悪い「分析的な使い方」を想定されているケースが多く見受けられます。
実は、RAGの精度が上がらない最大の原因は、データの整理不足やプロンプトの工夫以前に、
こうした「仕組みとのミスマッチ（用途のズレ）」にあることがほとんどです。

そこで本ウェビナーでは、いきなりテクニックやチューニングの話をするのではなく、
「そもそもRAGはどのような仕組みで動いているのか？」「何が得意で、何が苦手なのか？」という基礎から丁寧に紐解きます。

「検索」と「分析」の違いなど、RAGに向いている業務・向いていない業務を分かりやすく整理した上で、
現場で本当に使えるAIにするための正しいタスク設定と実践的なポイントをお伝えします。

「自社でAIを導入したがいまいち定着していない」「これから導入を検討しているが失敗したくない」 という情シス・DX推進担当者様や、現場の業務担当者様にぴったりの内容です。

「自社のこの業務にはRAGは使える？」といったちょっとしたご相談も大歓迎です！
まずは「RAGの正しい知識をインストールする場」として、お気軽にご参加ください。

【こんな方におすすめです】
・ 生成AIやRAGを導入・検討している担当者様
・ 現場の業務でAIを活用・定着させたい業務担当者様
・ RAGを導入し、データ整理などを試したがまだ精度に不満がある方 

【主な内容】
・RAGの基本の仕組み
・RAGに向いているタスクと向いていないタスク
・仕組みを踏まえた精度改善アプローチ
・Q&A