要約:
- データ管理とモデルの効果的な組み合わせが、Gen AIの実装の鍵である
- 企業は主に知識管理（KM）とリトリーバル拡張生成（RAG）モデルに焦点を当てている
- データ管理を行う際には、品質フィルタリングが重要であり、データセットのバージョン管理も必要
- データの自動化プロセスが重要であり、データガバナンスとコンプライアンスも重要視されている
- データのプライバシーと知的財産の保護も企業にとって重要な課題である
考察:
Gen AIの実装において、データ管理とモデルの組み合わせが重要であることが強調されています。企業は知識管理やリトリーバル拡張生成モデルに注力し、データの品質フィルタリングや自動化プロセスが重要視されています。また、データのプライバシーと知的財産の保護についても慎重に取り組む必要があるとされています。