簡単にLLMの精度向上！ オンプレに構築、ご相談ください
■ ローカルデータを活かす！ オンプレ環境 ＋ ローカルLLM/SLM ＋ RAG RAG（ラグ・検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）に、ローカルデータへの検索を組み合わせることで、正確な情報に基づいた回答を生成させる技術です。 RAGを導入することで 1） LLMが出力する結果を、手軽に最新情報に更新することができます 2） 信頼度の高いデータから情報を得るため、AIが学習データと相容れない誤情報を生成する“ハルシネーション（幻覚）”の抑制につながります →→→ LLMの回答精度を向上させます ローカルデータを使用したローカルLLMを行う際は、オンプレ環境にRAGの導入をおススメいたします。
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基本情報
LLM/SLMを行うための、GPU搭載ワークステーションやサーバのご提案から、システムの構築、ソフトウェアのインストールなど一括で承ります。 最新のRAG（カスタマイズも可能）導入をサポートいたします。 詳細な情報やデモのご依頼は、お気軽にお問い合わせください。
価格帯
納期
用途／実績例
LLM/SLMにRAG（ラグ・検索拡張生成）を組み合わせることで、モデルの生成の精度を向上させます
詳細情報
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企業情報
よりよい社会のために多くの研究・開発が日々行われています。 私たちはその研究や開発に必要なコンピュータを通じ、 社会に貢献したいと考えています。 ビジュアルテクノロジーはHPC業界のコンシェルジュとして お客様に喜んでいただける行き届いたサービス提供を心掛け、 お客様に寄り添い、挑戦と進化を続けていきます。
