LLM活用支援サービス提供のTDSE、「自社データ活用による大規模言語モデルの拡張（RAG）」無料ダウンロード資料を公開
2024年1月31日（水）15時46分 PR TIMES
昨今、急速な高まりを見せる生成AI／LLMのビジネス活用ニーズに対して、当社にもRAG（検索拡張生成）による自社固有のLLM構築に関するお問合せを多く頂戴しております。
このようなニーズをお持ちのお客様に向けて、RAGの導入手法やサービス比較表、精度検証や改善手法についての解説資料を無料で公開いたします。LLMのビジネス活用をご検討中の企業様にご活用いただけますと幸いです。
[画像1: https://prtimes.jp/i/92448/24/resize/d92448-24-a352ae6a9272f8edc97b-0.jpg ]
当社では、DX・データ利活用コンサルティングサービスおよびLLM活用支援サービスをご提供しています。
10年以上にわたりデータ利活用によるDXの実現をご支援してきた経験と、各業界や分野における専門スキルを持った、100名を超えるデータサイエンティスト・エンジニアの高度な技術力で、お客様のLLMビジネス活用をご支援いたします。
資料ダウンロードはこちら：https://www.tdse.jp/download/llm-rag/
サービスに関するお問合せはこちら：https://www.tdse.jp/contact/service/
■資料の内容（全21ページ）
・LLMで自社固有の回答を得るには
・そもそもLLM（大規模言語モデル）とは何か
・LLMとRAG（検索拡張生成）の違い
・RAGで何ができるようになるのか
・RAGの基本的な仕組み
・RAGを導入するにはどうすればいいのか
・導入例１：OpenAIが提供するRAG
・導入例２：Azure OpenAIが提供するRAG
・導入例３：LangChainライブラリでの実装
・どのRAGサービスを利用するか
・RAGの精度はどうやって評価するのか
・精度改善の方法：事前準備改善
・精度改善の手法：検索の改善
・具体的な精度改善の手法の導入例：事前準備改善
・具体的な精度改善の手法の導入例：検索の改善
・セキュリティに関する注意点
・弊社へのRAG導入依頼後のフロー
■TDSEが提供するLLM活用支援サービスとは
・サービスの各ステップ
LLMをビジネス活用するために必要なアセスメントから運用まで一気通貫でご支援します。
また、それらの活動を支えるLLMOps もご支援します。
[画像2: https://prtimes.jp/i/92448/24/resize/d92448-24-34ed01388a748950f8a9-3.jpg ]
■TDSEの特長
OpenAI社のChatGPT をはじめとして、各クラウドにおけるLLM や商用利用可能なOSS のLLM など、複数の選択肢の中から最適なものを選定し、活用環境の構築をご支援いたします。
[画像3: https://prtimes.jp/i/92448/24/resize/d92448-24-22c03d25ab3b57513342-1.png ]
■弊社へのRAG導入依頼後のフロー
RAG用のドキュメント抽出から実装・活用支援まで一気通貫でご依頼いただけます。
[画像4: https://prtimes.jp/i/92448/24/resize/d92448-24-22ca16631eecdfc93763-2.jpg ]
以上
■会社概要
本社： 東京都新宿区西新宿3-20-2東京オペラシティタワー27階
設立： 2013年10月17日
代表取締役社長 東垣 直樹
資本金： 8億3318万円
URL：https://www.tdse.jp/
■本件に関する問い合わせ先
TDSE株式会社
〒163-1427 東京都新宿区西新宿 3-20-2 オペラシティタワー27階
お問合せフォーム：https://www.tdse.jp/contact/service/
※現在全社テレワーク導入のため、お問合せはフォームよりご送信ください。
このようなニーズをお持ちのお客様に向けて、RAGの導入手法やサービス比較表、精度検証や改善手法についての解説資料を無料で公開いたします。LLMのビジネス活用をご検討中の企業様にご活用いただけますと幸いです。
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当社では、DX・データ利活用コンサルティングサービスおよびLLM活用支援サービスをご提供しています。
10年以上にわたりデータ利活用によるDXの実現をご支援してきた経験と、各業界や分野における専門スキルを持った、100名を超えるデータサイエンティスト・エンジニアの高度な技術力で、お客様のLLMビジネス活用をご支援いたします。
資料ダウンロードはこちら：https://www.tdse.jp/download/llm-rag/
サービスに関するお問合せはこちら：https://www.tdse.jp/contact/service/
■資料の内容（全21ページ）
・LLMで自社固有の回答を得るには
・そもそもLLM（大規模言語モデル）とは何か
・LLMとRAG（検索拡張生成）の違い
・RAGで何ができるようになるのか
・RAGの基本的な仕組み
・RAGを導入するにはどうすればいいのか
・導入例１：OpenAIが提供するRAG
・導入例２：Azure OpenAIが提供するRAG
・導入例３：LangChainライブラリでの実装
・どのRAGサービスを利用するか
・RAGの精度はどうやって評価するのか
・精度改善の方法：事前準備改善
・精度改善の手法：検索の改善
・具体的な精度改善の手法の導入例：事前準備改善
・具体的な精度改善の手法の導入例：検索の改善
・セキュリティに関する注意点
・弊社へのRAG導入依頼後のフロー
■TDSEが提供するLLM活用支援サービスとは
・サービスの各ステップ
LLMをビジネス活用するために必要なアセスメントから運用まで一気通貫でご支援します。
また、それらの活動を支えるLLMOps もご支援します。
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■TDSEの特長
OpenAI社のChatGPT をはじめとして、各クラウドにおけるLLM や商用利用可能なOSS のLLM など、複数の選択肢の中から最適なものを選定し、活用環境の構築をご支援いたします。
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■弊社へのRAG導入依頼後のフロー
RAG用のドキュメント抽出から実装・活用支援まで一気通貫でご依頼いただけます。
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以上
■会社概要
本社： 東京都新宿区西新宿3-20-2東京オペラシティタワー27階
設立： 2013年10月17日
代表取締役社長 東垣 直樹
資本金： 8億3318万円
URL：https://www.tdse.jp/
■本件に関する問い合わせ先
TDSE株式会社
〒163-1427 東京都新宿区西新宿 3-20-2 オペラシティタワー27階
お問合せフォーム：https://www.tdse.jp/contact/service/
※現在全社テレワーク導入のため、お問合せはフォームよりご送信ください。
