大規模言語モデル（LLM）の性能は、ここ数年で、劇的に向上しました。しかし、LLMは、この世界のすべての情報を学習しているわけではないため、正確性が低い回答や、事実に基づかない回答を生成すること（ハルシネーションと呼ばれる）があります。このLLMの弱点を補う方法の一つが検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation; RAG）です。RAGを導入することで、LLMが学習していない外部情報を回答生成時に参照できるようになり、LLMの回答の質が向上します。
今回のスキルアップAIキャンプでは、Azure OpenAI Serviceを用いたRAGの構築方法を紹介します。Azure OpenAI Serviceを利用すると、プログラミングなしで、RAGの環境を簡単に構築することができます。RAG の構築方法を身につけ、生成AIの活用を今まで以上に推進していきましょう。
※本セミナーは、2024年5月29日（水）に開催されたスキルアップAIキャンプの再配信となります。
プログラム概要
- LLM 概要
- LLM プロダクトに外部知識を取り入れる方法
- RAG 構築の流れ
- RAG のユースケース
- Azure OpenAI Service とは
- Azure AI Studio とは
- Azure OpenAI Service を用いた RAG 構築
- Azure OpenAI Service 利用時のリスクと対策
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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株式会社スキルアップNeXt／小縣 信也
兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。 日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験 優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2024年7月31日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。