本記事では、5つの業界で実際にRAGシステムを動かし、現場で見えてきた12の教訓を紹介します。
自治体や農業、医療など、異なる現場で使ってみて分かった工夫やつまずきがまとめられています。また、検索と生成を組み合わせる基本の仕組みから、運用時に気をつけたいポイントまで触れています。
RAGを活用するときにどこから試すかを考えるきっかけとして役立てていただければと思います。

背景
正確な情報を素早く取り出せるかどうかは日々の業務の効率やクオリティーに直結します。もはや旧来の検索よりも検索とLLMと組み合わせて使用することの方が多い、といった人の数も増えています。
また、ウェブ検索だけでなく、組織内に存在するウェブに公開できない情報をLLMで活用したいというニーズも数多く存在します。
そんな時に役立つのがLLMに外部の知識を取り込んで活用する技術「RAG」です。
今では、RAGは、いわばやや当たり前に使われる存在、仕組みになりつつあります。しかし、自分の使い方が筋が良いのかどうかは客観的に判断する視点はなかなかない。
そこで本記事では、具体的なRAG活用についての取り組み報告を紹介します。
自治体や農業、医療の現場などと連携し、それぞれの現場が抱える情報アクセスの課題を解決しようとする内容です。
どのようにLLMとRAGの技術が役立ち課題を乗り越えているのかを知ることで、自分のケースにも活かせられる、そんな実用的な記事を目指します。
また記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。
※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。
AIDBとは
プレミアム会員(記事の購読)について
■サポートのお願い
AIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。