RAGによるデータ参照やシステム開発の重要性

既存のシステムや新たに開発するシステムに生成AIを導入する際に
非常に重要なポイントがあります。
それは、生成AIツールのプロンプトだけで対応できる業務はかなり限られ
約3割程にとどまり、想定した質問への回答や社内資料の作成に
限られることがほとんどです。

業務システムやワークフローをAIによって人手不足解消やより効率化を進めるためには
RAGによる独自データ参照やそれを前提としたシステム開発が重要性になると
CREATIVE HOUSEは考えています。

RAGとは
( Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）
生成AIに独自の情報源（ナレッジベース）の検索を組み合わせ情報を付与することで生成内容の正確さを向上させる仕組みで
生成内容の独自性、専門性、正確性を向上させることができる技術。
Hallucination (ハルシネーション)：「事実とは異なる内容や文脈と無関係な内容の出力がもっともらしく生成される問題」
を回避する目的でも多用されます。

生成AIツールのプロンプトによるAIと
RAGによるデータベース参照によって独自データと用AIを組み合わせることで
AIに代替・効率化可能な業務の質と割合が飛躍的に向上します。
これにより、チャットbotですら想定問答ではなく社内データに基づいた的確な回答を
行うことが可能になり、顧客満足度の向上につながったり
社内での、より高精度な資料作成や業務システムやワークフローの向上に寄与し
日常業務のスムーズ化、効率化を進めることが可能になると考えております。
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