要点:
- GenAI（Generative AI）は企業のデータを活用するため、企業ストレージの重要性が高まっている。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）はAIモデルの精度向上のための枠組みであり、内部データソースを活用する。
- RAGを使用することで、AIの回答が適切かつ最新であり、公開データの誤りを避けることができる。
- RAGは特別な機器を必要とせず、既存の企業ストレージシステムを使用できる。
- RAGはGenAIの成功率を高め、信頼性の向上と適時な回答を実現する。
考察:
GenAIの展開において、RAGは重要な役割を果たしており、企業ストレージを活用することでAIモデルの精度向上が可能となっています。企業はRAGを通じて、内部データソースを活用し、信頼性の高い回答を提供できるようになります。RAGの導入により、AIモデルの信頼性向上やデータの正確性を確保することができます。