私たちが顧客から頻繁に聞くのは、生成AIアプリケーションをパイロットから本番環境に移行する際の課題の1つが、既製の大規模言語モデル（LLM）が生成する結果の正確性であるということです。この正確性のギャップを埋めるために、企業が取り組んでいる方法の1つが、Retrieval Augmented Generation（RAG）アーキテクチャを含む「 複合AIシステム 」を構築することです。RAGアーキテクチャや複合AIシステムでは、企業や特定分野のデータをプロンプトや応答の一部として取り入れることで、既製のLLMの応答の質を向上させます。Databricksでは、これをLLMの「一般知能」から「データ知能」へのシフトと捉えており、わずかなリトリーバルの質や効率の向上でも、ユーザー体験に大きな影響を与えることができると考えています。 高品質な埋め込みモデルは、正確なRAGシステムの礎です。今年、DatabricksのMosaic AI上で開発されたRAGアプリケーションが急増している中、Databricksが業界トップ