ソフトウェア開発の成功の鍵は、詳細な要件定義にあります。しかし、要件の収集や分析、文書化は煩雑で、しばしばエラーが含まれます。
従来の手動のプロセスは時間がかかり、不正確さや矛盾を招くことがあります。このような問題を解決するために、私たちのチームは、AIの一つであるRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を利用しています。
RAGは、従来の情報検索システムと生成型言語モデルを組み合わせたもので、Google Cloudと協力し、要件工学を自動化・強化しています。
このシステムは、人間の言語のニュアンスを解釈することに優れ、ユーザーの意図を正確に捉えることができます。さらに、Gemini 1.5 Proなどの大規模な言語モデルを活用することで、新しいコンテンツの生成を可能にし、革新性をもたらします。
文書化の自動化は、要件の定義や文書化に費やす時間を減らし、エラーを最小限に抑えることができます。これにより、複雑なプロジェクトも効果的に対応可能になり、より品質の高いソフトウェア開発が実現します。
出典 : How RAG Based Custom LLM can transform your Analysis Phase Journey https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/how-rag-based-custom-llm-can-transform-your-analysis-phase-journey/
