独自のRAGパイプラインを構築し、モデル精度およびパフォーマンスを向上させます。
基盤モデルを活用して、企業ナレッジ・ベースを使用した検索拡張生成(RAG)のパイプラインを構築、最適化、デプロイします。
大規模な汎用モデルではなく、小規模な特化型モデルで推論します。
セキュリティーや拡張性、コンプライアンスを考慮して構築されています。
アプリケーションを知識ベースで基盤化し、アプリケーションのアウトプットを改善します。
コンセプトから実稼働まで、数カ月ではなく数日で完了します。
RAGを構築したものの、AIの精度が出ないという方へ。
データ管理の問題かもしれません。
AIを活用して競争力を高めるには、企業独自のデータが必要です。しかし、企業データの約99%は、その大半が非構造化データであり、活用されず眠ったままになっています。
AI対応の非構造化データと構造化データによりAIの精度を向上するには
IBMはデータサイエンスと機械学習でリーディング・カンパニーに選出されました
IBMは、2025年Gartner Magic Quadrant™のデータサイエンスおよび機械学習プラットフォームでリーダーに選出されました。
AI開発者はドキュメントを使用したチャットにより、ドキュメントに基づいた、迅速なプロトタイプ作成やデプロイメントのためのRAGソリューションを素早く作成できます。IBM watsonx.aiでノーコードのPrompt Labを利用することで、ユーザーはPDFやWord文書などを簡単にアップロード、構成できます。デベロッパーはMilvusやElasticsearchなどのベクトル・ストアを利用して拡張し、グラウンディング精度を向上できます。AIアシスタントまたはエージェント用のアプリケーション・プログラミング・インターフェース(API)としてデプロイします。
AutoAIを使用したRAGは、さまざまなパイプラインの構成を自動的に生成し、パイプラインの構築を簡素化します。次にその性能を評価してランク付けし、リーダーボードに最適なオプションを提示します。従来であれば数か月を要し、数百もの組み合わせを試さなければならないプロセスが、今では効率化されて短時間で完了するようになりました。
watsonx.aiを無料でお試しください。また、さらに詳細な情報についてもご覧ください。