【Amazon Bedrock】半年間RAGを使ってみて見つけた課題とアプローチ
RAG（検索拡張生成）は、社内データ活用や専門領域でのLLM応用において、ハルシネーション抑制と専門的な情報提供の両立を可能にする強力なアプローチとして注目を集めています。 私たちInsurTech研究所のチームも、半年間RAGを活用し、その可能性を追求してきました。AWS Bedrock上のClaude 3.5を主力に据え、日々その精度向上に取り組んでいます。
勉強会
勉強会RAG（検索拡張生成）は、社内データ活用や専門領域でのLLM応用において、ハルシネーション抑制と専門的な情報提供の両立を可能にする強力なアプローチとして注目を集めています。 私たちInsurTech研究所のチームも、半年間RAGを活用し、その可能性を追求してきました。AWS Bedrock上のClaude 3.5を主力に据え、日々その精度向上に取り組んでいます。
アジャイル開発スクラムパターンの読み合わせ会を通じて得た、実践現場での気づきと学びを紹介します。 難解と思われがちなパターンも、仲間と読み解けば意外な発見があるかもしれません。 チームのふりかえりや働き方改善のヒントに、ぜひご活用ください。