RAGアプリケーション開発の成功のカギを握る「RAGの評価」についてご紹介します！

RAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションの評価方法についてご紹介します！

生成AI技術はChatGPTの登場以来、多くの分野で活用が進んでいますが、不正確な回答を提供したり、学習していない内容に回答できないといった課題が指摘されています。

これらの課題を解決する手法として注目されているのが「RAG」です。

RAGの技術を活用することによって、社内独自のデータといったようなプライベートな情報に対しても適切に回答できるアプリケーションを構築することが可能です。

RAGを構築する手法に関しては広く議論が行われ、活発に開発も進められていますが、期待通りの回答精度が得られないという声が多く聞かれます。

加えて回答が自然言語であるため、回答精度が低い原因や、どのように改善すればよいかが分かりにくいという評価上の難しさも存在します。

そこで本セミナーでは、OSSで公開されているRAGの評価フレームワークである「Ragas」を例に、効果的な評価手法と改善方法を紹介します。

RAGに関する知識が無い方も安心してご参加いただけるようRAGの基礎から説明するため、初心者から経験者まで幅広い方々に役立つセミナーとなっております。