LLMやRAGを活用するビジネスは注目されていますが、期待される回答精度が得られないことが課題です。これを回避する方法があります。
まず、RAGは知識の検索と応答生成の2段階で精度を高める手法です。しかし、データ前処理の不備やユーザーの期待とのギャップ、実用性を見落とすことが落とし穴となり得ます。
これらを克服するには、データの質を確保し、ユーザーとのコミュニケーションを強化し、ユーザーのフィードバックを生かすことが重要です。
また、これらの複雑な作業を効率的に進めるためには、外部ベンダーと協力し、アジャイル開発やユーザー教育に注力すべきです。
Laboro.AIのコンサルティングサービスは、これらの課題を解決し、ビジネス成果を高めるお手伝いをします。
出典 : LLM・RAGのビジネス導入の落とし穴「回答精度が期待より低い」などの回避法 – 株式会社 https://laboro.ai/activity/column/laboro/ragllm/
