#454 テクノロジーネタ～デロイト トーマツ、LLMに企業独自データを組み込むノウハウを集約した「多機能RAGアプリ」を開発

おはようございます！本日もよろしくお願いします。しかし暑いですね～まだ北陸の方では雨が凄いみたいですが、関東は本当に暑い。。。既に嫁は夏バテ気味といってますが、気持ちは分りますね。朝から本当に暑いです。今週から犬の朝の散歩は早い時間帯に行くようにしましたけど、それでも暑いですからね。今年も間違いなく猛暑になりそうですし、本当にしっかり体調管理して、暑い夏を乗り切りたいなと思います。睡眠と食事、適度な運動を心がけたいなと思います。さてさて本日は「テクノロジーネタ～デロイト トーマツ、LLMに企業独自データを組み込むノウハウを集約した「多機能RAGアプリ」を開発」です。

多機能RAGアプリ

テクノロジー関連でそろそろかなりRAGも汎用性が出てきているなと思いましたので、そのネタを。以下、記事からの抜粋です。デロイト トーマツ コンサルティング合同会社（以下、デロイト トーマツ）は8日、企業が生成AIを通じて独自のデータを利活用するために、大規模言語モデル（以下、LLM）に企業のデータベースを接続するRAG（Retrieval Augmented Generation）の利便性や精度を向上する複数技術を搭載した、多機能RAGアプリケーション（以下、多機能RAGアプリ）を開発したと発表した。デロイト トーマツでは、RAGは生成AIが企業内の既存知識や蓄積されたデータを活用するにあたり有用な手段である一方、ビジネスで利活用するための技術課題が複数顕在化していると指摘。具体的には、大量のドキュメントの中から必要な情報を検索できない、ドキュメント中のグラフやチャートなどの視覚的情報が読み取れない、複数の問いを含む複合的な質問に回答できない、自社独自の用語をLLMが理解していないため回答が正確ではないといった課題があるという。デロイト トーマツは、さまざまな生成AIプロジェクトにてこうした課題に対峙し、その技術ノウハウの中から、特に利便性や精度の向上に寄与する技術を集約し、多機能RAGアプリを開発した。

RAG vs 最新LLM

おそらくRAGの作成にかんして、かなりノウハウが溜まってきて、それをアプリに反映させたという感じだと思いますね。最近はノンコードでアプリ開発できるソフトもRAG関連では出てきていますし、かなり汎用フェーズに来ている印象です。一方でLLM側の進化もあって、かなり長い文章の文脈理解がモデル側で出来るようになってきているので、RAGの方がいいのか、直接LLMを使った方がいいのか、用途によっても変わってくるのかなと思います。その辺も今後、注目していきたいなと思いました。とはいえ、半年で本当に見違えるほどの進化を遂げてきている感じがあって、いよいよ本格的にビジネスの実戦投入が始まるのかなと思いました。

まとめ

いかがでしたでしょうか？やっぱり進化がものすごく早い分野だなと実感します。なかなかキャッチアップするのも大変ではありますが、注目していきたいなと。最近、BYOAIといって仕事に個人でカスタマイズしたAIを持ち込むみたいなことを海外の会社では考え始めている様子です。今後、自分でRAGを構築して、それを使って実際の仕事を行うみたいな話も出てくるんだろうなと思いました。まさにちょっと前に言っていたように小さい頃から一緒に学習したAIが生涯、自分をサポートし続けるみたいな未来があるのかもしれないなと思いました。ではでは、また！

デロイト トーマツ、LLMに企業独自データを組み込むノウハウを集約した「多機能RAGアプリ」を開発