要約:
- Amazon Finance Operationsでは、顧客からの問い合わせに対応するために、大規模言語モデル（LLM）ベースの質疑応答チャットアシスタントを開発
- 解決策は、Retrieval Augmented Generation（RAG）パイプラインを使用し、知識ベースから文書を取得し、LLMで応答を生成
- チャットアシスタントの正確性を向上させるために、自動パフォーマンス評価アプローチを採用、精度を64%から86%に向上
- 文書セグメンテーション手法の導入やプロンプトエンジニアリングの適用により、RAGの正確性を改善
- Amazon Titan Text Embeddings G1モデルの採用により、全体的な正確性を76%から86%に向上
感想:
Amazon Finance Operationsが採用した大規模言語モデルを使用した質疑応答チャットアシスタントの開発は、効果的な解決策であると感じます。自動パフォーマンス評価アプローチやプロンプトエンジニアリングの適用により、正確性を向上させる取り組みが成果を上げたことが示されています。特にAmazon Titan Text Embeddings G1モデルの採用により、全体的な正確性が86%にまで向上した点は素晴らしい成果だと思います。