20240508_生成AI_920_450

このような方にオススメのイベントです

  • RAGの仕組みを知りたい
  • RAGの性能に満足できていない
  • 自社データを活用した生成AI活用に興味がある

概要

2024年5月8日(水) 17:00-18:00 オンライン開催

生成AIに自社独自のデータ(社内規定やマニュアル、自社商材に関する情報など)を読み込ませる技術「RAG」。詳細で正確な回答や、最新情報からの回答が可能になります。
しかし「期待を上回る回答が出てこない」というお悩みもよく伺います。

そこで本セミナーでは、RAGの回答性能を上げるためのテクニックを3点ご紹介します。


  1. プロンプトの工夫(プロンプト設計のポイント、実際に使えたプロンプトの例)
  2. 自社データの整備(データクレンジングのポイント)
  3. 長いテキストの分割(分割の重要性)

 ※内容は変更になる可能性がございます。

また、RAGを活用して、大幅な業務効率化を実現している顧客事例も複数公開いたします。
生成AIでの業務効率化の検討にぜひお役立てください。
(本セミナーは無料です)

Program
プログラム

17:00-
ご挨拶
17:01-
講演
「「RAG」の性能向上テクニック3選」
長谷川 駿

株式会社Exa Enterprise AI
AI戦略グループ
グループリーダー
技術専門役員

長谷川 駿

17:40-
質疑応答
18:00-
終了
オンライン
Zoom開催
エクサウィザーズから視聴のためのZoom URLをEメールでご案内いたします。お申し込みフォームからお申し込みください。

Profile
プロフィール

長谷川 駿
長谷川 駿
株式会社Exa Enterprise AI 
AI戦略グループ
グループリーダー
技術専門役員

東京工業大学情報工学科卒業(伊東研究室、アルゴリズム解析)、同大工学院修士課程修了、博士課程中退(奥村研究室、自然言語処理)。在学中に、多目的時系列探索問題における理論解析で国際ジャーナル、生成AI(テキスト自動要約)の研究で  最難関国際会議採録と国内研究会における 若手奨励賞を受賞。2021年4月、当社に新卒入社。テキスト要約、センチメント分析など自然言語処理の幅広い技術検証、社会実装や技術アセット開発に従事。exaBase IRアシスタントの初期検証から立ち上げに携わり、現在は2本のプロダクトを持つExa Enterprise AIにてAIエンジニアチームを率い、AI戦略策定、プロダクト改善、新規開発のAI技術をリード。2024年4月、技術専門役員に就任。

本セミナーは開催終了いたしました