検索拡張世代：通信事業者をターゲットとするGenAIプラットフォーム・ベンダーにとっての検討事項

Retrieval-augmented generation: considerations for GenAI platform vendors targeting telecoms operators

大規模言語モデル（LLM）の出力の根拠付けに検索補強世代（RAG）を使用することは非常に有用であることが分かっているが、オペレータはRAGベースのアプリケーションの実装と最適化で課題に直面している。GenAI... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Analysys Mason アナリシスメイソン	2024年7月26日	US$2,199 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	7	英語

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サマリー

大規模言語モデル（LLM）の出力の根拠付けに検索補強世代（RAG）を使用することは非常に有用であることが分かっているが、オペレータはRAGベースのアプリケーションの実装と最適化で課題に直面している。GenAIプラットフォームベンダーは、これらの課題に対処し、オペレータがRAGユースケースの価値実現までの時間を短縮できるよう支援することを目指さなければならない。

本レポートに含まれる情報

RAGベースのアプリケーションを実装し最適化する際にオペレータが直面する課題の分析
GenAIプラットフォームプロバイダーがRAGに関する課題を克服するためにオペレーターをどのようにサポートできるかについての洞察
RAGベースのアプリケーションを開発するオペレーターのためにプラットフォームの価値提案を強化したいGenAIプラットフォームプロバイダーのための戦略

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Summary

Report Summary

"Operators hope to apply RAG to a broad range of use cases, but most operators are ill-equipped with the skills and tools needed to develop these applications."

Using retrieval-augmented generation (RAG) to ground the outputs of large language models (LLMs) is proving to be extremely useful but operators face challenges with implementing and optimising RAG-based applications. GenAI platforms vendors must aim to address these challenges and help operators to accelerate time to value for their RAG use cases.

Information included in this report

Analysis of the challenges faced by operators when implementing and optimising RAG-based applications
Insights into how GenAI platform providers can support operators to overcome challenges relating to RAG
Strategies for GenAI platform providers that want to enhance the value proposition of their platforms for operators developing RAG-based applications

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