「自社システムにChatGPTを組み込むためには？にChatGPTを組み込むためには？」

「サテライトAI」第１０弾のご紹介です。

本日「社内ドキュメントRAG学習 データ作成SDK」をご紹介します。

なにそれ？って思った方も多いかと思います。

まずは、RAG (Retrieval-Augmented Generationの略)とは？　ですが、

AI（LLM：大規模言語モデル）へ質問し回答をもらう場合、

社内情報などを、AIに外部特定情報として学習させるテクノロジーになります。

大量のドキュメントからテキストデータを抜出し、

AI質問に関する関連情報を収集し、外部情報として付加した上で、

LLMをコールします。

類似の手法として、ファインチューニングという手法がありますが、

ファインチューニングは超大量のデータをLLM自体に

学習させる必要があり、企業では、

RAGが社内情報AIチューニングのメイン手法となります。

RAG（社内データAI学習）処理プロセスは下記の流れになります。

①社内の大量のドキュメント(Excel,Word,PPT,PDF)から文字抽出

②大量の文字を、適切な文字の塊に分割（チャンキング）

③文字データをベクトルデータ化（エンペディング）

④相関類似文書の抽出（ベクトルデータ検索）

⑤外部特定情報として付与し、LLMによるAI回答をもらう

今回のサービスはこのRAGを作成する

SDK（Software Development Kit）になります。

本SDK を使っていただく事で、

①AzureOpenAIService@RAG(社内ドキュメントのAI学習）対応

②Google VertexAI@RAG (社内ドキュメントのAI学習）対応

の重大問題点を解決できます！

③OpenAI社のRAG対応＝Assistant APIを活用できます。

最も重要なのはChatGPT(チャットGPT)への質問内容を

AI側に学習させなくする事が可能な点です。

自社ソリューションにChatGPTを組み込みたいと

思われた方はぜひ検討ください。

「あっ！　これいい！！」と思ったら

ぜひベアコネまでご相談ください。

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追伸

オリンピックがあっという間に終わりました。

毎日ニュースで結果を見るのが楽しみでした。

イチオシは女子やり投げでしょうか。

北口選手、最高ですね。

決勝の一投目から勝負を挑み、

それが自己ベストで、金メダルとなりました。

あまりの嬉しさに、金メダルの人が鳴らす

金をガンガンに慣らして、日の丸を纏って

何回もジャンプしてましたね。

こういうシーンを見ると、

本当に自分の事のように嬉しくなります。

次のロサンゼルスもとても期待してしまう

岩宮がお送りしました！