検索拡張世代:通信事業者をターゲットとするGenAIプラットフォーム・ベンダーにとっての検討事項Retrieval-augmented generation: considerations for GenAI platform vendors targeting telecoms operators 大規模言語モデル(LLM)の出力の根拠付けに検索補強世代(RAG)を使用することは非常に有用であることが分かっているが、オペレータはRAGベースのアプリケーションの実装と最適化で課題に直面している。GenAI... もっと見る
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サマリー
大規模言語モデル(LLM)の出力の根拠付けに検索補強世代(RAG)を使用することは非常に有用であることが分かっているが、オペレータはRAGベースのアプリケーションの実装と最適化で課題に直面している。GenAIプラットフォームベンダーは、これらの課題に対処し、オペレータがRAGユースケースの価値実現までの時間を短縮できるよう支援することを目指さなければならない。
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"Operators hope to apply RAG to a broad range of use cases, but most operators are ill-equipped with the skills and tools needed to develop these applications."
Using retrieval-augmented generation (RAG) to ground the outputs of large language models (LLMs) is proving to be extremely useful but operators face challenges with implementing and optimising RAG-based applications. GenAI platforms vendors must aim to address these challenges and help operators to accelerate time to value for their RAG use cases.
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2024/10/03 10:28 148.12 円 163.91 円 199.10 円 |