資料の紹介

　生成AIをビジネスに利用する場合、汎用データで訓練された基盤モデルを使えば、生成AIアプリを一から構築する費用や時間を節約できる。だが、顧客や従業員に快適なユーザー体験を提供するには、その場の状況や背景に応じて精度良く応答できる生成AIアプリが必要であり、その実現には基盤モデルだけでは不十分だ。

　そこで登場するのが、汎用基盤モデルにその企業独自の情報、つまりWebサイトや各種データベース、ERP（統合業務パッケージ）、CRM（顧客関係管理）などの運用データを参照させる技術、RAG（検索拡張生成）である。RAGを使えば、より高精度で最新の状況に即した回答の生成や、自律的にタスクを処理するAIエージェントの構築が可能だ。

　本資料では、RAGにより生成AIの回答精度とパフォーマンスを高めるための最新手法を解説。玩具通販アプリを例に、「5歳未満の子どもに人気のおもちゃは？」という質問をベクトル化して最適な回答を生成する流れを示す。さらに、こうした処理を精度よく実行するための基盤として、生成AIに最適化したという最新のオペレーショナルデータベースを示し、アプリ開発の加速や拡張性、パフォーマンス向上などのメリットを紹介する。

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