【情シス・DX担当者向け】ローカルLLM導入に、大規模サーバーは必要か？ ～GBase×HP ZGX Nanoで始めるRAG基盤の小規模導入～
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機密情報を外部に出さない生成AI環境への需要
生成AIの業務活用が広がる一方で、クラウド型AIツールに機密情報や社内文書を入力することへの懸念は多く存在しています。
このため、この懸念に対応する選択肢として、クラウドAPIを利用せず社内環境内で処理できるローカルLLMやRAG基盤への関心が、情報システム部門やDX推進部門、セキュリティ部門等を中心に高まっています。
RAG基盤の導入計画に立ち塞がる費用と運用体制の問題
しかし、ローカルLLMやRAG基盤の検討を進めるうえで壁になるのが、大規模な投資に踏み切る前に、実現の可能性を確かめる方法が見えないことです。
サーバー構成や費用感が分からないまま情報システム部門だけで判断を進めるのは難しく、かといって本格導入の稟議を通すためには、実際に動かして得た実績や有用性を説明できる根拠が必要となります。
ソフトウェアとハードウェアの選定、検証範囲の切り分けなど、最初の一歩を踏み出す前に整理すべき論点は少なくありません。
構成・費用感・運用体制から分かるローカルLLMの始め方
本セミナーでは、第一部で企業内ナレッジの検索・要約から資料作成までを支援するAIエージェント「GBase」を紹介します。
クラウドAPIを利用せず、社内環境内で完結できる構成や、自社文書を使った活用方法を解説します。
第二部ではGBaseを稼働させるためのインフラとして「HP ZGX Nano AI Station」を取り上げます。
この1台から導入でき、大規模なサーバーを構えずに実運用レベルのローカルLLM環境を構築できる、その構成・費用感・運用体制の考え方を紹介します。
プログラム
10:45～11:00 受付
11:00～11:05 オープニング（マジセミ）
11:05～11:45 【情シス・DX担当者向け】ローカルLLM導入に、大規模サーバーは必要か？ ～GBase×HP ZGX Nanoで始めるRAG基盤の小規模導入～
11:45～12:00 質疑応答
主催・共催
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協力
マジセミ株式会社（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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