TECH SUPPLIER 2023/11 - Market Note - Doc # JPJ51404123
グラウンディング/RAGによって加速するGenerative AIの導入
By: Satoshi Matsumoto
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Abstract :概要
本調査レポートは、Generative AI(生成系AI)の活用において、高い関心を集めるグラウンディング/Retrieval Augmented Generation(RAG)について考察したものである。
グラウンディング/RAGは、ハルシネーション(幻覚)を防ぐだけではなく、汎用的な基盤モデルを業務(あるいは企業)特化型へと発展させることが可能なアプローチであり、Generative AIの導入を加速するであろう。グラウンディング/RAGは発展途上のアプローチであり、基盤モデルも継続して発展している。また、指定情報源(データベース)の構築や同データベースの検索においても、複数のアプローチが存在する。「グラウンディング/RAGの発展は、Generative AIに関わるエコシステムに大きな影響を与えることになる」と、IDC Japan、Software & Servicesのリサーチディレクターである松本 聡は述べている。
Table of Contents:目次
Executive Snapshot
Figure: Executive Snapshot:グラウンディング/RAGによって加速するGenerative AIの導入
調査概要
IDCの視点
参考資料
Synopsis
List of Figures (1)
- Executive Snapshot:グラウンディング/RAGによって加速するGenerative AIの導入
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