Beyond RAG basics:Strategies and best practices for implementing RAG（RAGの基本を超えて：RAG実装の戦略とベストプラクティス）

Elasticが主催する、こちらのオンデマンドウェビナでは検索拡張生成（RAG）の手法についてご紹介いたします。特に開発者、データサイエンティスト、AIを用いてサービス・技術開発に携わるお客様におきましてはRAGを強化するための重要なインサイトを手に入れることができます。

また本ウェビナーを通じて既にRAGを試したことがあり、現在の実装の最適化をお考えの方のために、本番環境で実行するRAGベースのシステムを構築する際に役立つ実践的な手順も解説いたします。

更には検索フェーズに焦点を当て、チャンキング戦略、埋め込みモデルの選択、パフォーマンス評価などのトピックを取り上げます。システムがコストで適切なユーザーの役に立つようにするための高度な生成手法、アクセス制御、パフォーマンス評価に関連するトピックも取り上げます。

ぜひご登録いただき、RAGの優れたパフォーマンスを実現する最新のパターンや手法の知識を獲得ください。

ハイライト

• 検索パイプラインの構築：データの体系化、チャンキング、モデルの選択の戦略
• データと生成AIの統合：シームレスなデータの受け渡し、マルチクエリ手法、ユースケース
• RAGシステムのデプロイ：環境オプション、総所有コスト、インターフェースの設計
• ElasticとCohereについて：RAGを強化する強力なツールの概要

参考資料

• CohereのモデルをネイティブでサポートしているElasticsearchオープン推論API
• Bedrock、Azure OpenAI、Cohere、LlamaIndexなどを利用するための、Elastic GitHubのノートブック