A Study on the Implementation of Generative AI Services Using an Enterprise Data-Based LLM Application Architecture

要約

この研究では、Large Language Model (LLM) アプリケーション アーキテクチャを利用して生成 AI サービスを実装する方法を紹介します。
生成 AI テクノロジーの最近の進歩により、LLM はさまざまな分野で注目を集めています。
これに関連して、この研究では情報不足という課題に取り組み、LLM 機能を活用することで具体的な解決策を提案しています。
調査では、不十分なデータの問題を軽減するための戦略を掘り下げ、カスタマイズされたソリューションを提供します。
この研究では、データ不足を軽減するために微調整技術と直接ドキュメント統合を採用することの有効性を詳しく調査しています。
この研究の重要な貢献は、前述の課題に取り組む検索拡張生成 (RAG) モデルの開発です。
RAG モデルは、情報の保存と取得のプロセスを強化し、コンテンツ生成の向上を保証するように慎重に設計されています。
この研究は、RAG モデルによって支えられる情報の保存と検索の方法論の重要な段階を解明します。
これらのステップの包括的な分析が行われ、データの不足に対処する上での重要性が強調されます。
この研究では、提案された方法の有効性が強調され、実例を通じてその適用可能性が示されています。
情報の保存と検索に RAG モデルを実装することにより、この研究は生成 AI テクノロジーのより深い理解に貢献するだけでなく、LLM を利用する企業内での実用的な使いやすさも促進します。
この成果は、生成 AI の分野を進歩させる上で大きな価値があり、データ駆動型コンテンツ生成の強化と企業環境内での LLM ベースのサービスの積極的な利用促進に関する洞察を提供します。

要約(オリジナル)

This study presents a method for implementing generative AI services by utilizing the Large Language Models (LLM) application architecture. With recent advancements in generative AI technology, LLMs have gained prominence across various domains. In this context, the research addresses the challenge of information scarcity and proposes specific remedies by harnessing LLM capabilities. The investigation delves into strategies for mitigating the issue of inadequate data, offering tailored solutions. The study delves into the efficacy of employing fine-tuning techniques and direct document integration to alleviate data insufficiency. A significant contribution of this work is the development of a Retrieval-Augmented Generation (RAG) model, which tackles the aforementioned challenges. The RAG model is carefully designed to enhance information storage and retrieval processes, ensuring improved content generation. The research elucidates the key phases of the information storage and retrieval methodology underpinned by the RAG model. A comprehensive analysis of these steps is undertaken, emphasizing their significance in addressing the scarcity of data. The study highlights the efficacy of the proposed method, showcasing its applicability through illustrative instances. By implementing the RAG model for information storage and retrieval, the research not only contributes to a deeper comprehension of generative AI technology but also facilitates its practical usability within enterprises utilizing LLMs. This work holds substantial value in advancing the field of generative AI, offering insights into enhancing data-driven content generation and fostering active utilization of LLM-based services within corporate settings.

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