RAGで必須のデータ整備、生成AIが活用しやすい「Good Data」の蓄積法

記事の概要

生成AIの業務活用において、思うような効果を得られない企業が多い中、RAG（検索拡張生成）システムが注目されています。
この特集では、RAGシステムの品質向上に必要なデータ整備について解説します。
RAGは、大規模言語モデル（LLM）が社内データなどの外部情報を活用し、的確な応答を生み出す手法であり、データの質がシステムの性能に直結します。
特に「データ中心」のアプローチが重要であり、質の高いデータ（Good Data）の蓄積が求められます。
具体的には、休眠データのデジタル化、LLM向けのデータ整形、データ登録のルール改善の3つのステップで整備が行われます。
これにより、ビジネスにおける意思決定の質が向上すると期待されています。

記事のポイント

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

日経クロステック（xTECH）

RAGで必須のデータ整備、生成AIが活用しやすい「Good Data」の蓄積法

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