【ウェビナー】生成AIの回答精度を向上させるLAB(Fine-Tuning)とRAGとは？
企業内の生成AI活用においてクラウドサービスのLLMのみを利用することの限界や課題を企業が意識し始めている現状において、LLMのFine-TuningやRAGの活用が注目を集めています。 LLMの肥大化、コストの増加も課題に上がり、かつLLM自体のセキュリティや業界・業種に特化した場合の精度の限界などを解決するには、どちらの技術の活用も欠かせません。 本セミナーでは、LLMのFine-TuningもRAGの利用も1つのプラットフォームで実現できるソリューションをご紹介します。オンプレミスでの利用ニーズにも応えられるこのソリューションはこれからの企業ユースの生成AI利活用において重要な役割を果たすことができます。ぜひ最新のソリューションをキャッチアップ頂きまして自社の生成AI活用のヒントにご活用ください。
概要
タイトル：生成AIの回答精度を向上させるLAB(Fine-Tuning)とRAGとは？ ～Red HatとElasticで実現させる次世代ソリューションをご紹介～
日時：2025年4月10日 （木）16：00～17：00
参加費：無料
Agenda
16:00～16:05 オープニング（サイオステクノロジー株式会社 村田 龍洋）
16:05～16:25 Red Hatが切り拓くオープンソースAIの未来: InstructLabとRHEL AIが実現するチューニングの民主化 （レッドハット株式会社 上田 尚人）
講演概要: InstructLabを用いたLLMチューニング手法(LAB)を解説し、専門知識をモデルに効率的に取り込む方法を紹介。さらに、InstructLabとGranite を搭載したRHEL AIプラットフォームの概要と機能、またエンタープライズAI開発の新たな可能性をご紹介いたします。
16:25～16:45 RAG構築に必須となる検索基盤の全てを提供するElasticsearchのご紹介 （Elasticsearch株式会社 古久保 武雄）
講演概要:生成AIの利用で広く使われているRAG(Retrieval Augmented Generation)では、生成AIに回答させるための元となる文書を正しく用意する検索技術が必須となります。本セッションでは、RAGでよく使われるベクトル検索に加えて、キーワード検索、ハイブリッド検索、チューニング、検索精度の監視と解析、権限管理、拡張性、柔軟性といった検索に必要となる要素技術について、Elasticsearchの優位性をご紹介いたします。
16:45～17:00 Q&A、クロージング
