生成型AIアプリケーション、特にRAG（Retrieval-Augmented Generation）モデルをプロトタイプから完全な生産システムへと移行する過程では、いくつかの重要な考慮事項が存在します。 このセクションでは、非構造化データ上でのRAGアプリケーションの品質と堅…

セッションでは、Mosaic AIに関わるアーキテクチャと戦略に深く掘り下げ、ジェネレーティブAIでの進歩と、プロンプトエンジニアリングおよびRAG（Retrieval Augmented Generation）に関連する実用的なアプリケーションや方法論に焦点が当てられました。 これ…

大規模言語モデル（LLM）の分野で、生成されたコンテンツの正確性と信頼性を保証することが最も重要です。 これらのモデルを評価するプロセスには、特に人間の評価者に依存している場合に、複雑な課題が伴います。 このセクションでは、人間の評価者が直面す…

本セッションでは、生成AIアプリケーションの開発を合理化する戦略が披露されました。 このセッションには、Mosaic AIのエンジニアであるAtritiと、AI InfluenceのプロダクトマネージャーであるBilalが講演しました。彼らはAIエージェントの基本概念について…

マクドナルドがグローバルなプレゼンスを拡大するために積極的に推進する中で、同社は先進的な機械学習技術を、新たな店舗の候補地の効果的な選定に活用しています。このセグメントでは、数学モデルや精巧なデータ処理がいかにしてこれらの重要な決定を洗練…

金融・保険業界において、顧客サービスが迅速かつ正確な対応を求められる中、当社はRetrieval Augmented Generation（RAG）システムを導入しました。このAI駆動ソリューションは、ディープラーニング技術を使用して、膨大な非構造化データから文脈に応じた回…