ChatGPTに代表される生成AI、すなわちLLM（大規模言語モデル）は、その圧倒的なパラメーター数（人間の脳のニューロンに相当）と事前学習量により、文章生成や質問応答の領域において非常に高い汎用性を持つAIとして、近年大きな注目を浴びています。

しかし、LLMは質問に適切に答えることもあれば、学習データに含まれた不正確な情報を提供することもあります。それは実際にLLMがその情報の意味を理解していないためです。LLMは、単語と単語の統計的な関連性を知っていますが、それが何を意味するかを把握しているわけではありません。

Retrieval-Augmented Generation（RAG）は、社内データを活用して、自社向けにLLMの精度と信頼性を向上させるテクノロジーです。RAGを採用することで、自社の多様な情報資産と連携させたLLMを手軽に入手できます。これにより高速かつ効率的な「自社の知識の活用」が可能になります。社内外の問い合わせ対応から、ノウハウの共有などのナレッジマネジメントに至るまで、多くの企業がRAGを活用したデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進しています。

一方、RAGの精度は使用する検索技術に大きく左右されます。Microsoft Azureに完全移行したAIチャットボットサービス『OfficeBot』は、Azure上の豊富なAI関連テクノロジを統合し構築されており、最先端の高精度な検索機能を搭載し、RAGのパフォーマンスを最大限に引き出しています。

本セミナーでは、LLM活用トレンドであるRAGの仕組みについてわかりやすく解説しつつ、具体的に職場でどのような活用ができるのか、事例も交えてご紹介いたします。

最新のAIテクノロジを駆使し、貴社のナレッジマネジメントとデジタルトランスフォーメーションを推進するきっかけとして頂けますと幸いです。