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ウェビナー：生成AIにおけるハルシネーション防止の鍵

最近、生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の利用が注目を集めています。しかし、その利用に伴い、データのタイムラグによって生じるハルシネーションと呼ばれる問題が浮上しています。これに対処するため、参加者に向けたウェビナーを開催することになりました。

RAGとデータタイムラグの影響

生成AIの効率を高める方法の一つとして、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用が挙げられます。RAGは、特定のタスクにおいて関連情報を検索し、その情報を基に生成を行う技術です。しかし、実際の課題は、データの鮮度です。たとえば、数時間前のニュースを基にしたコンテンツ生成では、最新の状況が反映されていないため、生成される情報が古く無意味になる恐れがあります。このような低品質のデータを使用することは、あらゆる業界で課題となり得ます。

ハルシネーションとは何か

ハルシネーションとは、生成AIが生成する情報が事実と異なる場合を指します。この現象は、特に過去のデータに依存して生成を行った場合に発生しやすく、リアルタイムのデータ更新ができていないときに顕著です。ハルシネーションを防ぐためには、AIモデルに最新の情報を随時提供する必要があります。

ウェビナーの内容

本ウェビナーでは、信頼性の高いアウトプットを確保するための、リアルタイムデータ連携の重要性や方法を詳しく解説します。具体的には、最新の情報をAIにどのようにリアルタイムで提供するか、そしてこのプロセスにおける落とし穴や課題についても触れます。

データフローの設計

データフローの設計は、RAGを効果的に活用するためには欠かせない要素です。どのようにデータを流し込み、更新のタイムラグを最小限に抑えることができるのか、そのための技術的アプローチや具体的な手法についても、実際のユースケースを交えながら解説していきます。

Confluentの事例

特に、Confluentの活用事例を通じて、リアルタイムデータ連携の具体的なアプローチを学ぶことができます。このセッションでは、データ更新の実際の方法や、どのように生成AIに影響を与えるかを詳細に確認することができます。

主催・共催

このウェビナーは、Confluent Japan合同会社の主催で、株式会社オープンソース活用研究所やマジセミ株式会社が協力しています。これらの団体が持つ知見を活かし、参加者にとって有益な情報を提供することを目指しています。

参加方法

詳細や参加申し込みについては、マジセミの公式サイトからご確認ください。今後も役に立つウェビナーを開催していく予定ですので、ぜひご参加ください。

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