Cloudera、「RAG Studio」のプレビュー版を提供開始

今回は「Cloudera、「RAG Studio」のプレビュー版を提供開始」についてご紹介します。

関連ワード （データマネジメント等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　Clouderaは米国時間12月10日、検索拡張生成（RAG）を活用したチャットボットをノーコードで構築できる「Retrieval-Augmented Generation (RAG) Studio」のプレビュー版を提供開始すると発表した。オンプレミスやクラウド上に蓄積された企業データを活用することで、一般的なチャットボットに欠けている正確性や信頼性の問題を解決する。

　AIのユースケースとしてチャットボットは一般的だが、企業は不正確な応答によるリスクに直面している。RAGは検索システムと生成AIの特徴を組み合わせた仕組みで、精度と文脈の関連性を高め、説明能力と信頼性を向上させる。RAG対応のチャットボットは、一般的な情報に頼らず、リアルタイムの企業データを使って質問に答えることで、誤った情報（ハルシネーション）を大幅に減らすことができるという。

　RAG Studioのメリットとしては、構造化データと非構造化データが混在するハイブリッド／マルチクラウド環境において、RAGはこれらのデータをAIワークフローに統合し、動的な検索と文脈に応じた応答を可能にするとのこと。

　また、企業がAIソリューションを拡大する際には、高い計算コストやモデル再教育の複雑さ、強固なデータ管理が必要となる。しかし、RAGは計算負荷の高い生成モデルへの依存を減らし、Clouderaのプラットフォームと統合することで、コスト効率が高く、安全なAIワークフローを提供する。

　さらに、ヘルスケア、金融、政府などの規制が厳しい業界では、信頼性の高いAIソリューションが求められている。RAGは、生成された結果を信頼できるデータソースに直接リンクすることで、ClouderaのAIに説明可能性と追跡可能性を持たせることができる。これにより、AIの判断が検証可能で監査可能なデータに基づいていることが保証され、AIの推奨の背後にある透明な理由付けが提供されるという。