検索拡張生成および RAG ワークフロー

概要

検索拡張生成 (RAG) は、図書館から本を取り出すのと同じように、有用なデータのストアから情報を取得することによって、GPT のような大規模言語モデル (LLM) がより便利で知識豊富になるのを支援するメカニズムです。 RAG がシンプルな AI ワークフローで魔法を生み出す方法は次のとおりです。

ナレッジベース（入力）: これは、FAQ、マニュアル、ドキュメントなど、役に立つものが満載の大きなライブラリだと考えてください。質問が表示されると、システムはここで答えを探します。
トリガー/クエリ(入力)：これが出発点です。通常、これはユーザーからの質問またはリクエストで、システムに「ちょっと、何かしてほしいんです!」と伝えます。
タスク/アクション (出力): システムがトリガーを受け取ると、すぐに動作を開始します。それが質問であれば、答えを掘り出します。何かをするというリクエストであれば、それを実行します。

ここで、RAG メカニズムを簡単な手順に分解してみましょう。

検索: まず、質問やリクエストが来ると、RAG はナレッジベースを調べて関連情報を見つけます。
増加: 次に、この情報を取得して、元の質問またはリクエストと混ぜ合わせます。これは、システムがそれを完全に理解できるようにするために、基本的なリクエストに詳細を追加するようなものです。
世代: 最後に、この豊富な情報をすべて手元に置いて、それを大規模な言語モデルにフィードし、十分な情報に基づいた応答を作成したり、必要なアクションを実行したりします。

つまり、RAG は、一言で言えば、最初に有用な情報を検索し、それを目の前の質問と組み合わせて、次に必要に応じて包括的な回答を与えるか、タスクを実行するスマートアシスタントのようなものです。このように、RAG を使用すると、AI システムは暗闇の中で撮影するだけではなくなります。作業に使用できる強固な情報ベースがあり、より信頼性と有用性が高まります。

彼らはどんな問題を解決するのでしょうか？

知識のギャップを埋める

LLM を利用した生成 AI は、トレーニングされた膨大な量のデータに基づいてテキスト応答を生成することに熟達しています。このトレーニングにより読みやすく詳細なテキストを作成できるようになりますが、トレーニングデータの静的な性質が重大な制限となります。モデル内の情報は時間の経過とともに古くなり、企業チャットボットのような動的なシナリオでは、リアルタイムまたは組織固有のデータが存在しないと、誤った応答や誤解を招く応答が発生する可能性があります。このシナリオは、テクノロジーに対するユーザーの信頼を損なうため有害であり、特に顧客中心のアプリケーションやミッションクリティカルなアプリケーションにおいて重大な課題を引き起こします。

RAG ソリューション

RAG は、基礎となるモデルを変更することなく、LLM の生成機能とリアルタイムの対象を絞った情報検索を融合することにより、救助に役立ちます。この融合により、AI システムは状況に応じて適切なだけでなく、最新のデータに基づいた応答を提供できるようになります。たとえば、スポーツリーグのシナリオでは、LLM がスポーツやチームに関する一般的な情報を提供できる一方、RAG は、データベース、ニュースフィード、リーグ独自のデータリポジトリさえも。

RAG ワークフローの例

進化する人工知能の分野では、検索拡張生成 (RAG) が大規模言語モデル (LLM) の機能を大幅に強化することで、さまざまなビジネス分野に大きな影響を与えています。 RAG ワークフローがどのようにタスクを自動化するかを理解するために、いくつかの例を見てみましょう。

社内チームの知識の取得と共有:
1. シナリオ： 多様なプロジェクトのポートフォリオを持つ多国籍企業は、チーム間で知識や洞察を効率的に共有するという課題に直面することがよくあります。これを軽減するために、同社は RAG で強化されたプラットフォームを導入して、社内の知識の検索と共有を合理化しています。
2. ワークフロー：
  1. 検索:
    1. クエリの例: プロジェクトマネージャーは、「過去 XNUMX 年間に再生可能エネルギーに関連するプロジェクトに取り組んだことがありますか?」と尋ねます。
    2. RAG メカニズムは、社内データベース、過去のプロジェクトレポート、その他の関連リポジトリを即座に検索し、指定された期間における再生可能エネルギープロジェクトへの企業の関与に関する情報を取得します。
  2. 増加:
    1. 取得されたデータには、プロジェクトのタイトル、主要担当者、最終成果物、各プロジェクトの成果が含まれます。
    2. また、これらのプロジェクトの進行中に内部で共有された関連するコミュニケーション、プレゼンテーション、またはドキュメントへのリンクを取得することもあります。
  3. 世代:
    1. 回答例: システムは包括的な応答を生成します。
      「はい、過去 2021 年間に、私たちは 2022 つの主要な再生可能エネルギープロジェクトに取り組んできました。プロジェクト「ソーラー・イノベーション」はサステナビリティ・チームのサラ・ジョンソンが主導し、2022年XNUMX月に太陽光発電充電ステーションのプロトタイプの開発で終了した。 Mark D'Souza 氏が率いるプロジェクト「Wind Energy Efficiency」は風力タービンの効率向上を目的としており、XNUMX 年 XNUMX 月に完了しました。最後に、「再生可能エネルギー政策アドボカシー」は部門横断的な取り組みであり、XNUMX 年 XNUMX 月に完了し、政策提案書を作成しました。地域コミュニティ内での再生可能エネルギーの導入を促進するために。関連するドキュメント、レポート、プレゼンテーションには、提供されているリンクからアクセスできます。」
自動化されたマーケティングキャンペーン:
- シナリオ: デジタルマーケティング代理店は RAG を導入し、リアルタイムの市場トレンドと消費者の行動に基づいてマーケティングキャンペーンの作成と展開を自動化します。
- ワークフロー:
 - 検索: 新しいリードがシステムに入るたびに、RAG メカニズムがリードとその組織の関連詳細を取得し、ワークフローの開始をトリガーします。
 - 増加: このデータをクライアントのマーケティング目標、ブランドガイドライン、ターゲット層と組み合わせます。
 - タスクの実行: このシステムは、特定されたトレンドを活用するために、さまざまなデジタルチャネルにわたってカスタマイズされたマーケティングキャンペーンを自律的に設計および展開し、キャンペーンのパフォーマンスをリアルタイムで追跡して可能な調整を行います。
法的調査と訴訟準備:
- シナリオ: 法律事務所は RAG を統合して、法的調査と訴訟準備を迅速化します。
- ワークフロー:
 - 検索: 新しい訴訟について入力すると、関連する判例、法令、最近の判決が表示されます。
 - 増加: このデータをケースの詳細と関連付けます。
 - 世代: このシステムは予備的な事件準備書面の草案を作成し、弁護士が予備調査に費やす時間を大幅に短縮します。
顧客サービスの強化:
- シナリオ: 通信会社は、プランの詳細、請求、一般的な問題のトラブルシューティングに関する顧客の問い合わせを処理するために、RAG で拡張されたチャットボットを実装しています。
- ワークフロー:
 - 検索: 特定のプランのデータ許容量に関するクエリを受信すると、システムはデータベースから最新のプランと特典を参照します。
 - 増加: この取得した情報を、顧客の現在のプランの詳細 (顧客プロファイルから) および元のクエリと組み合わせます。
 - 世代: システムは、顧客の現在のプランと問い合わせられたプランの間のデータ許容量の違いを説明する、調整された応答を生成します。
在庫管理と再注文:
1. シナリオ： ある電子商取引会社は、RAG 拡張システムを使用して在庫を管理し、在庫レベルが所定のしきい値を下回った場合に製品を自動的に再注文します。
2. ワークフロー：
  1. 検索： 製品の在庫が少なくなると、システムはデータベースから販売履歴、季節的な需要変動、現在の市場動向をチェックします。
  2. 増強： 取得したデータと製品の再注文頻度、リードタイム、サプライヤーの詳細を組み合わせて、再注文する最適な数量を決定します。
  3. タスクの実行: その後、このシステムは同社の調達ソフトウェアと連携してサプライヤーに自動的に発注書を出し、電子商取引プラットフォームで人気の商品が品切れになることがないようにします。
従業員のオンボーディングと IT セットアップ:
1. シナリオ： ある多国籍企業は、RAG を利用したシステムを使用して新入社員のオンボーディングプロセスを合理化し、すべての IT 要件が従業員の初日前に設定されていることを確認します。
2. ワークフロー：
  1. 検索： 新規採用者の詳細を受け取ると、システムは人事データベースを参照して、従業員の役割、部門、および所在地を決定します。
  2. 増強： この情報を会社の IT ポリシーと関連付けて、新入社員に必要なソフトウェア、ハードウェア、およびアクセス許可を決定します。
  3. タスクの実行: 次に、システムは IT 部門のチケット発行システムと通信し、新しいワークステーションをセットアップし、必要なソフトウェアをインストールし、適切なシステムアクセスを許可するためのチケットを自動的に生成します。これにより、新入社員が入社したときにワークステーションの準備が整い、すぐに自分の責任に取り組むことができます。

これらの例は、無数のドメインにわたる複雑なリアルタイムのビジネス課題に対処する際に、RAG ワークフローを採用することの多用途性と実際的な利点を強調しています。

データとアプリを Nanonets AI Assistant に接続して、データとチャットし、カスタムチャットボットとエージェントを展開し、RAG ワークフローを作成します。

独自の RAG ワークフローを構築するにはどうすればよいですか?

RAG ワークフローの構築プロセス

取得拡張生成 (RAG) ワークフローを構築するプロセスは、いくつかの主要なステップに分類できます。これらのステップは、次の XNUMX つの主要なプロセスに分類できます。摂取, 検索, 世代、さらにいくつかの追加の準備が必要です。

1. 準備：

ナレッジベースの準備: アプリ、ドキュメント、データベースなどのさまざまなソースからデータを取り込んで、データリポジトリまたはナレッジベースを準備します。このデータは効率的な検索が可能になるようにフォーマットする必要があります。これは基本的に、このデータを統一された「Document」オブジェクト表現にフォーマットする必要があることを意味します。

2. 摂取プロセス:

ベクターデータベースのセットアップ: ベクトルデータベースを知識ベースとして利用し、さまざまなインデックス付けアルゴリズムを使用して高次元ベクトルを整理し、高速かつ堅牢なクエリ機能を実現します。
- データ抽出： これらのドキュメントからデータを抽出します。
- データチャンク化: ドキュメントをデータセクションのチャンクに分割します。
- データの埋め込み: OpenAI が提供するような埋め込みモデルを使用して、これらのチャンクを埋め込みに変換します。
ユーザークエリを取り込むメカニズムを開発します。これは、ユーザーインターフェイスまたは API ベースのワークフローです。

3. 取得プロセス:

クエリの埋め込み: ユーザークエリのデータ埋め込みを取得します。
チャンクの取得: ハイブリッド検索を実行して、クエリの埋め込みに基づいて、Vector データベース内に保存されている最も関連性の高いチャンクを見つけます。
コンテンツの引き出し: ナレッジベースから最も関連性の高いコンテンツをコンテキストとしてプロンプトに取り込みます。

4. 生成プロセス:

プロンプトの生成: 取得した情報を元のクエリと組み合わせてプロンプトを形成します。これで、実行できるようになります –
- 応答の生成: 結合されたプロンプトテキストを LLM (大規模言語モデル) に送信して、十分な情報が得られた応答を生成します。
- タスクの実行: 結合されたプロンプトテキストを LLM データエージェントに送信すると、クエリに基づいて実行すべき正しいタスクが推測され、実行されます。たとえば、Gmail データエージェントを作成し、「Hubspot の最近のリードにプロモーションメールを送信する」ように要求すると、データエージェントは次のようになります。

5. 構成と最適化:

カスタマイズ： 特定の要件に合わせてワークフローをカスタマイズします。これには、前処理、チャンク化、埋め込みモデルの選択などの取り込みフローの調整が含まれる場合があります。
最適化： 最適化戦略を実装して、取得の品質を向上させ、処理するトークン数を削減します。これにより、大規模なパフォーマンスとコストの最適化につながる可能性があります。

自分で実装する

取得拡張生成 (RAG) ワークフローの実装は、多数の手順と、基礎となるアルゴリズムとシステムの十分な理解が必要な複雑なタスクです。以下は、RAG ワークフローの実装を検討しているユーザー向けに、強調された課題とそれを克服するための手順です。

独自の RAG ワークフローを構築する際の課題:

新規性と確立された慣行の欠如: RAG は 2020 年に初めて提案された比較的新しいテクノロジーであり、開発者は生成 AI でその情報検索メカニズムを実装するためのベストプラクティスをまだ模索中です。
費用： RAG の実装は、Large Language Model (LLM) を単独で使用するよりもコストが高くなります。ただし、LLM を頻繁に再トレーニングするよりもコストは低くなります。
データの構造化: ナレッジライブラリとベクトルデータベース内の構造化データと非構造化データを最適にモデル化する方法を決定することは、重要な課題です。
増分データフィード: RAG システムにデータを段階的に供給するプロセスを開発することが重要です。
不正確さへの対処: 不正確さの報告を処理し、RAG システム内の情報ソースを修正または削除するためのプロセスを導入することが必要です。

独自の RAG ワークフローの作成を開始する方法:

RAG ワークフローを実装するには、目的を達成するための有効性と効率性を確保するために、技術的な知識、適切なツール、継続的な学習と最適化を組み合わせる必要があります。 RAG ワークフローを自分で実装したいと考えている人のために、実装プロセスを詳細に説明する包括的な実践ガイドのリストを厳選しました。

各チュートリアルには、指定されたトピックで目的の実装を実現するための独自のアプローチまたはプラットフォームが付属しています。

独自の RAG ワークフローの構築をさらに詳しく検討している場合は、上記の記事をすべてチェックして、作業を開始するために必要な全体的な感覚を取得することをお勧めします。

ML プラットフォームを使用して RAG ワークフローを実装する

検索拡張生成 (RAG) ワークフローをゼロから構築する魅力は、ある程度の達成感とカスタマイズ性をもたらしますが、複雑な作業であることは否定できません。複雑さと課題を認識して、いくつかの企業が前進し、このプロセスを簡素化するための専用のプラットフォームとサービスを提供しています。これらのプラットフォームを活用すると、貴重な時間とリソースを節約できるだけでなく、業界のベストプラクティスに基づいて実装し、パフォーマンスを最適化することもできます。

RAG システムを一から構築するための帯域幅や専門知識を持たない組織や個人にとって、これらの ML プラットフォームは実行可能なソリューションとなります。これらのプラットフォームを選択すると、次のことが可能になります。

技術的な複雑さを回避する: データの構造化、埋め込み、取得プロセスの複雑な手順を回避します。これらのプラットフォームには、RAG ワークフローに合わせて調整された事前構築されたソリューションとフレームワークが付属していることがよくあります。
専門知識を活用する: RAG システムを深く理解し、その実装に関連する多くの課題にすでに対処している専門家の専門知識を活用できます。
スケーラビリティ: これらのプラットフォームは多くの場合、スケーラビリティを念頭に置いて設計されており、データが増大したり要件が変化したりしても、完全なオーバーホールを行わずにシステムが適応できるようになります。
費用対効果: プラットフォームの使用には関連コストがかかりますが、特にトラブルシューティング、最適化、および潜在的な再実装のコストを考慮すると、長期的にはコスト効率が高いことが判明する可能性があります。

RAG ワークフロー作成機能を提供するプラットフォームを見てみましょう。

ナノネット

Nanonets は、企業のデータを活用した安全な AI アシスタント、チャットボット、RAG ワークフローを提供します。さまざまなデータソース間のリアルタイムのデータ同期が可能になり、チームの包括的な情報検索が容易になります。このプラットフォームでは、大規模言語モデル (LLM) を活用した自然言語による複雑なワークフローの展開に加えて、チャットボットの作成が可能です。また、アプリ内でデータを読み書きするためのデータコネクターや、LLM エージェントを利用して外部アプリ上でアクションを直接実行する機能も提供します。

Nanonets AI アシスタント製品ページ

AWS ジェネレーティブ AI

AWS は、Generative AI の傘下で、さまざまなビジネスニーズに応えるさまざまなサービスとツールを提供しています。 Amazon Bedrock を通じて、さまざまなプロバイダーが提供する業界をリードする幅広い基盤モデルへのアクセスを提供します。ユーザーは、これらの基盤モデルを独自のデータでカスタマイズして、よりパーソナライズされた差別化されたエクスペリエンスを構築できます。 AWS はセキュリティとプライバシーを重視し、基盤モデルをカスタマイズする際のデータ保護を確保します。また、最高の価格パフォーマンスを実現するための AWS Trainium、AWS Inferentia、NVIDIA GPU などのオプションを備えた、生成 AI をスケーリングするための費用対効果の高いインフラストラクチャについても強調しています。さらに、AWS は Amazon SageMaker での基盤モデルの構築、トレーニング、デプロイを容易にし、基盤モデルの機能をユーザーの特定のユースケースに拡張します。

AWS Generative AI 製品ページ

Google Cloud のジェネレーティブ AI

Google Cloud の Generative AI は、AI モデルの開発、検索の強化、AI 主導の会話の実現のための強力なツールスイートを提供します。感情分析、言語処理、音声テクノロジー、自動文書管理に優れています。さらに、RAG ワークフローと LLM エージェントを作成して、多言語アプローチで多様なビジネス要件に対応できるため、さまざまな企業のニーズに対応する包括的なソリューションになります。

Google Cloud 生成 AI

オラクルの生成AI

Oracle の Generative AI (OCI Generative AI) は企業向けに調整されており、優れたデータ管理、AI インフラストラクチャ、ビジネスアプリケーションと組み合わせた優れたモデルを提供します。これにより、大規模な言語モデルプロバイダーや他の顧客と共有することなく、ユーザー自身のデータを使用してモデルを改良できるため、セキュリティとプライバシーが確保されます。このプラットフォームにより、予測可能なパフォーマンスと価格設定を実現する専用 AI クラスターへのモデルのデプロイが可能になります。 OCI Generative AI は、テキスト要約、コピー生成、チャットボット作成、文体変換、テキスト分類、データ検索などのさまざまなユースケースを提供し、さまざまな企業ニーズに対応します。自然言語、入力/出力の例、指示などのユーザー入力を処理して、ユーザーの要求に基づいて情報を生成、要約、変換、抽出、またはテキストの分類を行い、指定された形式で応答を送り返します。

オラクルの生成AI

クルデラ

生成 AI の分野では、Cloudera は企業にとって信頼できる味方として浮上します。パブリッククラウドとプライベートクラウドの両方でアクセスできるオープンデータレイクハウスが基礎となっています。エッジから AI まで、データライフサイクル全体を支援するあらゆるデータサービスを提供します。その機能は、リアルタイムのデータストリーミング、オープンレイクハウスでのデータストレージと分析、Cloudera Data Platform を介した機械学習モデルの展開と監視まで拡張されています。重要なのは、Cloudera により、検索拡張生成ワークフローの構築が可能になり、強化された AI アプリケーション向けに検索機能と生成機能の強力な組み合わせが融合されます。

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グリーン

Glean は AI を採用して、職場の検索と知識の発見を強化します。ベクトル検索と深層学習ベースの大規模言語モデルを活用してクエリの意味を理解し、検索の関連性を継続的に向上させます。また、クエリに答えたり、ドキュメントやチケットなどの情報を要約したりするための Generative AI アシスタントも提供します。このプラットフォームは、簡単なセットアップとさまざまなアプリへの 100 以上のコネクタとの統合を容易にするだけでなく、パーソナライズされた検索結果を提供し、ユーザーのアクティビティや傾向に基づいて情報を提案します。

グレンのホームページ

ランドボット

Landbot は、会話エクスペリエンスを作成するためのツールスイートを提供します。これにより、Web サイトや WhatsApp 上のチャットボットを介したリードの生成、顧客エンゲージメント、サポートが容易になります。ユーザーはノーコードビルダーを使用してチャットボットを設計、展開、拡張でき、Slack や Messenger などの一般的なプラットフォームと統合できます。また、リード発掘、カスタマーサポート、製品プロモーションなどのさまざまなユースケースに対応したさまざまなテンプレートも提供します。

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チャットベース

Chatbase は、ブランドの個性や Web サイトの外観に合わせて ChatGPT をカスタマイズするためのプラットフォームを提供します。見込み顧客の収集、日常会話の要約、Zapier、Slack、Messenger などの他のツールとの統合が可能になります。このプラットフォームは、企業向けにパーソナライズされたチャットボットエクスペリエンスを提供するように設計されています。

チャットベースの製品ページ

スケールAI

Scale AI は、基礎モデルを特定のビジネスニーズに適応させるための微調整と RLHF を提供することで、AI アプリケーション開発におけるデータのボトルネックに対処します。主要な AI モデルと統合または連携し、企業が自社のデータを戦略的な差別化に組み込むことができるようにします。 RAG ワークフローと LLM エージェントを作成する機能と組み合わせて、Scale AI は、AI アプリケーション開発を加速するためのフルスタックの生成 AI プラットフォームを提供します。

スケール AI ホームページ

赤銅 – LLM ソリューション

Shakudo は、Large Language Model (LLM) の展開、ベクトルデータベースの管理、堅牢なデータパイプラインの確立のための統合ソリューションを提供します。リアルタイムのモニタリングと自動化されたオーケストレーションにより、ローカルデモから運用グレードの LLM サービスへの移行を効率化します。このプラットフォームは、柔軟な生成 AI 操作、高スループットのベクトルデータベースをサポートし、さまざまな特殊な LLMOps ツールを提供して、既存の技術スタックの豊富な機能を強化します。

Shakundo RAG ワークフロー製品ページ

言及された各プラットフォーム/ビジネスには独自の一連の機能があり、エンタープライズデータの接続と RAG ワークフローの実装にそれらをどのように活用できるかを理解するためにさらに調査することができます。

ナノネットを使用した RAG ワークフロー

より正確で洞察力に富んだ応答を提供するための言語モデルの拡張の分野では、検索拡張生成 (RAG) が極めて重要なメカニズムとして機能します。この複雑なプロセスにより、AI システムの信頼性と有用性が高まり、AI システムが単に情報の真空の中で動作しているだけではなくなります。

その中心となる Nanonets AI Assistant は、組織の知識と大規模言語モデル (LLM) の間のギャップを埋めるように設計された安全で多機能な AI コンパニオンとして、すべてユーザーフレンドリーなインターフェイス内で登場します。

Nanonets の RAG 機能によって提供されるシームレスな統合とワークフローの強化を垣間見ることができます。

データ接続：

Nanonets は、Slack、Notion、Google Suite、Salesforce、Zendesk など、100 を超える人気のあるワークスペースアプリケーションへのシームレスな接続を容易にします。 PDF、TXT、画像、音声、動画ファイルなどの非構造化データから、CSV、スプレッドシート、MongoDB、SQL データベースなどの構造化データまで、幅広いデータ型の処理に優れています。この広域データ接続により、RAG メカニズムが引き出せる堅牢な知識ベースが確保されます。

トリガーエージェントとアクションエージェント:

Nanonets を使用すると、トリガー/アクションエージェントのセットアップが簡単になります。これらのエージェントはワークスペースアプリ全体のイベントを警戒し、必要に応じてアクションを開始します。たとえば、新しいメールを監視するワークフローを確立します。 support@your_company.com、ドキュメントと過去の電子メールでの会話をナレッジベースとして利用し、洞察力に富んだ電子メール応答の草案を作成して送信し、すべてがシームレスに調整されます。

合理化されたデータの取り込みとインデックス作成:

最適化されたデータの取り込みとインデックス作成はパッケージの一部であり、Nanonets AI Assistant によってバックグラウンドで処理されるスムーズなデータ処理が保証されます。この最適化は、データソースとのリアルタイム同期にとって重要であり、RAG メカニズムが確実に最新の情報を使用できるようにします。

まずは、弊社の AI 専門家と電話でご相談ください。お客様のユースケースに基づいて、Nanonets AI Assistant のカスタマイズされたデモとトライアルを提供いたします。

セットアップが完了すると、Nanonets AI アシスタントを使用して次のことが可能になります。

RAG チャットワークフローの作成

すべてのデータソースからの包括的なリアルタイム情報をチームに提供します。

RAG エージェントワークフローの作成

自然言語を使用して、すべてのアプリとデータと対話する LLM を活用した複雑なワークフローを作成および実行します。

RAG ベースのチャットボットを導入する

数分以内にあなたを認識する、すぐに使用できるカスタム AI チャットボットを構築してデプロイします。

チームの効率を向上させる

Nanonets AI を使用すると、単にデータを統合するだけではありません。チームの能力を大幅に強化します。日常的なタスクを自動化し、洞察力に富んだ応答を提供することで、チームは戦略的取り組みに重点を再配分できます。

Nanonets の RAG 駆動 AI アシスタントは単なるツールではありません。これは、業務を合理化し、データへのアクセスを強化し、情報に基づいた意思決定と自動化の未来に向けて組織を推進する触媒です。

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プラトンヘルス。バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。こちらからアクセスしてください。
情報源： https://nanonets.com/blog/retrieval-augmented-generation/

検索拡張生成と RAG ワークフロー

概要

彼らはどんな問題を解決するのでしょうか？

知識のギャップを埋める

RAG ソリューション

最新の状態に保たれるデータ

RAG ワークフローの例

独自の RAG ワークフローを構築するにはどうすればよいですか?

RAG ワークフローの構築プロセス

1. 準備：

2. 摂取プロセス:

3. 取得プロセス:

4. 生成プロセス:

5. 構成と最適化:

自分で実装する

独自の RAG ワークフローを構築する際の課題:

独自の RAG ワークフローの作成を開始する方法:

ML プラットフォームを使用して RAG ワークフローを実装する

ナノネット

AWS ジェネレーティブ AI

Google Cloud のジェネレーティブ AI

オラクルの生成AI

クルデラ

グリーン

ランドボット

チャットベース

スケールAI

赤銅 – LLM ソリューション

ナノネットを使用した RAG ワークフロー

データ接続：

トリガーエージェントとアクションエージェント:

合理化されたデータの取り込みとインデックス作成:

RAG チャット ワークフローの作成

RAG エージェント ワークフローの作成

RAG ベースのチャットボットを導入する

チームの効率を向上させる

最新のインテリジェンス

RAG チャットワークフローの作成

RAG エージェントワークフローの作成