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生成AIの激動を乗りこなすために ── RAG時代の企業戦略と私たちの展望 ──

RAGという手法がもたらす可能性と、それを活用するための組織体制づくり、日本企業が世界のAI競争においてどのように戦うべきか、来年以降に訪れるであろう刺激的な生成AIの転換点にどう備えるべきかについてについて詳しくお話しします。

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GraphRAGを攻略!実装できるRAGのバリエーションを増やしましょう

RAGは必ずしもベクトルDBでなく、「LLMにない知識を文脈として渡す」条件を満たせばよく、技術選択は解決すべき課題とデータ構成に応じて柔軟に行うべきであり、GraphDBはデータを「点」と「線」で表現し、LLMを活用して整構造化されたドキュメントデータを導入しながら、ベクトルDBとの組み合わせにより文脈理解や関係性把握を深めるとともに、ドキュメントのチャンクをノードとして活用するなど多様なRAGの実装アプローチを可能にします。

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