RAGを活用したAIアシスタントをどう構築する？　高い計算要件を満たす方法

　検索拡張生成（RAG）の登場により、チャットbotは、業務を支援するインテリジェントなAIアシスタントへと進化した。RAG搭載のAIアシスタントは、膨大なデータを活用して高精度な回答や要約、感情分析、パーソナライズを実現するとして、金融や医療、通信などの各業界で、既に導入が進んでいる。

　しかし、RAGのメリットを最大化するには、高い計算要件や、データ管理の複雑性といった課題をクリアする必要があるため、導入をためらっている企業も多いだろう。そこで注目したいのが、学習・推論・データ分析といったAIワークロードを、迅速に展開／管理できるソフトウェアプラットフォームだ。

　同プラットフォームは、強力なツールとテクノロジーを使用して、RAG搭載AIアシスタント構築のための開発とデプロイを簡素化する他、最適化されたパフォーマンスと高いセキュリティを実現し、本番環境へのスムーズな移行も支援するという。本資料では、RAG搭載AIアシスタントの仕組みから、業界別の活用事例、同プラットフォームを活用した効果的な構築方法まで、詳しく解説する。