生成AIにおいて最新ではないデータを利用することで生じるハルシーネーションをどう防ぐか 〜RAG活用におけるリアルタイムデータ連携をアーキテクチャ、ユースケース含めて解説〜
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LLMでのRAG活用のデータ連携のタイムラグ影響
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の活用において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の利用が増加しています。しかし、RAGを活用する際にデータのタイムラグがもたらす影響は大きな問題となります。たとえば、ニュース記事を元に生成するコンテンツが数時間前に発表された情報を基にしている場合、最新の状況が反映されていない可能性があります。これらの鮮度が低いデータを利用することでの障壁は生成AIを活用する上で様々な業界、業種で発生します。これを防ぐためには、リアルタイムで更新されるデータソースとの継続的な連携が必要です。
リアルタイムデータを活用してアウトプット生成することでのハルシネーション
ハルシネーションは、生成AIが誤った情報を作り出す現象であり、特に過去のデータに依存した場合や、リアルタイム情報の更新ができていない、間に合わなかった場合に発生しやすくなります。リアルタイムデータをAIに適切に連携させることで、こうしたハルシネーションを防ぎ、信頼性の高いアウトプットを得ることが可能となります。
RAG活用に求められるリアルタイムデータ連携について解説
本セミナーでは、RAGを活用するために必要なリアルタイムデータの連携方法について解説します。具体的には、最新データをリアルタイムで取得し、生成AIにどのように反映させるか、またその際に避けるべき落とし穴や課題について解説します。データフローの設計や、データ更新のタイムラグを最小化するための技術的アプローチを取り上げ、実際のユースケースや最適なアーキテクチャをConfluentの活用事例を含めて紹介します。
プログラム
11:45～12:00 受付
12:00～12:05 オープニング（マジセミ）
12:05～12:45 生成AIにおいて最新ではないデータを利用することで生じるハルシーネーションをどう防ぐか 〜RAG活用におけるリアルタイムデータ連携をアーキテクチャ、ユースケース含めて解説〜
12:45～13:00 質疑応答
主催
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協力
株式会社オープンソース活用研究所（プライバシーポリシー）
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セミナー事務局
マジセミ株式会社（プライバシーポリシー）
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