生成 AI 活用における検索拡張生成（RAG）の基本と AWS での構築例
Retrieval-Augmented Generation (RAG) とは、GPT-3, GPT-4, Claude Opus, Claude Haiku といったトレーニング済みの大規模言語モデル（LLM）が、事実に基づかない回答をしてしまう事象（幻覚、ハルシネーション）を改善するための手法です。
RAG はファインチューニングよりも手軽に回答の精度を上げることができる手法として注目されています。本講座では RAG の基本と Amazon Bedrock を中心に、RAG を構成する流れをご紹介します。
トレーニング後にご自身でトレーニング内容を振り返れるよう当日の資料も配布します。
本トレーニングは、AWSをこれからより活用していきたいとお考えのご契約企業様向けにサーバーワークス トレーニング講師による無償トレーニングを開催いたします。
◆事前知識
・特になし
◆ご注意とお願い
・本トレーニングは、ご参加いただく方の知識・技術力向上を目的としておりますので営業的なお話はいたしません
・サーバーワークスの有償トレーニングと異なり複数社での開催となりますのでご注意ください
概要
| 日時 | 2024年6月18日 (火) 16:00〜17:10 受付開始 15:50 |
|---|---|
| 会場 | Zoomウェビナー |
| 対象 | - AWS請求代行ご契約企業様 - AWSをより活用したい方 |
| 参加費 | 無料 |
| 定員 | 50名 |
| 主催 | 株式会社サーバーワークス |
タイムスケジュール
| 15:50 - | 受付開始 |
|---|---|
| 16:00 - 16:10 | オープニング エデュケーショナルサービス課 中村 哲也 |
| 16:10 - 17:00 | AWSトレーニング ・Retrieval Augmented Generation (RAG) の概要 ・RAG を構成する技術 ・大規模言語モデル（LLM: Large Language Models） ・テキストを数値表現に変換する Embedding（埋め込み） ・類似検索を可能にするベクターストア ・AWS で RAG を実現する ・Amazon Bedrock ・Knowledge Bases for Amazon Bedrock ・RAG のアプリへの実装例 ・社内ドキュメント検索（テキスト検索） ・類似画像検索（画像検索） ・【デモ】Amazon Bedrock を利用して RAG を構成する ・まとめ エデュケーショナルサービス課 近藤 恭平 |
| 17:00 - 17:10 | ・クロージング ・アンケートのご案内 |
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