Allganize Japanが提供する生成AI・大規模言語モデル（LLM）の性能評価表「Allganize RAG Leaderboard」が、Hugging Faceプラットフォームで公開されました。
検索拡張生成（RAG）技術を使い、企業の膨大な情報資源を活用して、より正確な回答を生成するこの技術は、業務の効率化や生産性向上に寄与しています。
しかし、日本企業特有の複雑なドキュメントや業種毎の特性が、RAGの性能に課題をもたらしていました。
そこで、Allganize RAG Leaderboardは、Parser、Retriever、Generationの3つの要素でRAGソリューションを評価。
金融、情報通信、製造など、5つの業種のドキュメントについて60個の質問を行い、RAGの実践的な性能をテストしました。
結果は「Alli」など複数のRAGソリューションを含む4つの測定ツールを用いた評価で明らかにされ、今後も新たな対象を追加していく予定です。
このLeaderboardにより、RAG技術の発展および企業の質問応答システムの精度向上に期待が高まります。
出典 : Allganize、日本語RAGの性能評価「Allganize RAG Leaderboard」を公開 https://japan.zdnet.com/article/35223965/
