要約:
- ホームデポが大規模な言語モデル（LLM）をリリースし、顧客対応用の応答を生成する
- Home DepotはAIの先駆者であり、コンタクトセンター向けの知識基盤応答予測システムを構築
- RAGアーキテクチャを使用し、以前のチャット履歴と知識文書から応答提案を生成
- ホームデポのAIチームは、RAG機能付きのLLMが精度と関連性で他の解決策を上回ると主張
- コンピュータビジョン技術も導入されており、自動精算エリアでの盗難防止や製品品質管理に使用
- ホームデポはGenerative AIを運用リスクとして認識し、情報技術システムへの投資を継続
考察:
ホームデポはAI技術を活用し、顧客体験と収益向上に取り組んでいる。Generative AIの導入に伴う運用リスクにも十分注意を払いながら、先進的な取り組みを進めている姿勢が見受けられる。今後、他の業界でもRAG技術の導入が広がることが予想される。
元記事: https://www.thestack.technology/home-depot-diy-genai-model-rag/