本セミナーはリアルセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「enterprisedb.com」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

概要

最近になり生成AIと共にRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）という言葉を多く目にするようになってきました。RAGという言葉が出る前に、PostgreSQLの世界でpgvectorというExtensionがリリースされました。

pgvector自体は、ベクトル化データを従来のRDBであるPostgreSQLで扱えるようになっただけですが、これを活用したPostgreSQLで実現するRAGが昨今注目されています。

従来のSQLのまま、Pythonプログラムの記載を最小限にした生成AIアプリケーションが可能になるので、作業負担の軽減やPython周りも管理しやすくなります。

EnterpriseDBが開発したPostgres AIで何が出来るのか、また従来の実現方法と比較して生産性はいかに向上するのか、など実際に本ワークショップを通して体験いただきます。

スピーカー

エンタープライズDB株式会社　 執行役員 セールスエンジニアリング本部長 村川 了

開催概要

日時

2024年9月19日（木）14時〜17時　（受付：13時半）

会場

赤坂インターシティコンファレンス 〒107-0052 東京都港区赤坂1-8-1 赤坂インターシティAIR

主催

エンタープライズDB株式会社

参加費

無料（事前登録制）

対象者

生成AIにRAGを使ってみたい、もしくは現在使用中だが苦労している方

ご持参アイテム、推奨環境（ブラウザなど）

ご自身のパソコンを持参。会場でのPC貸出は無し。 Intelマシンで、Dockerを利用できること(Podmanでも良い)。 推奨環境：4コア以上、8GB以上のメモリ、10GB以上のディスクの空き領域

人数

約30名

Agenda

・検証環境について ・生成AIを取り巻く世界 ・RAGとは ・RAGとしてRelation DatabaseであるPostgreSQLを使う意味 ・EDB Postgres AIのご紹介 ・まとめ

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※席数に限りがあるため、定員になり次第終了することがあります。 ※パートナ企業の方は別途担当者までご連絡ください。 ※競合他社の方のご参加はご遠慮ください。

主催

エンタープライズDB株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社日本経済広告社（プライバシー・ポリシー）

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー） ※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

RAGとは？なぜRAGが必要なのか？

生成AIをビジネスで活用する上では、ハルシネーション（生成AIが誤った情報や虚偽の内容を含む回答を出力する現象）が問題になります。また、最新の情報が学習されていないという問題もあります。 RAGはこの課題を解決するために、必要な情報を外部から即時に取得して統合することで、常に最新かつ正確な情報を基にした回答を生成する仕組みであり、最近大きな注目を集めています。

ChatGPTでPDFを読み込ませる方法や、ファインチューニングなどとはどう違うのか？

RAGと従来の技術にはどのような違いがあるのでしょうか。 例えばChatGPTでも、最近は指定したPDFやURLを読み込ませ、それに基づく回答を出力することができます。 また、既存の大規模言語モデルに対して、特定のタスクに合わせて追加学習する「ファインチューニング」と呼ばれる方法もあります。 これらと比べて、RAGはどこが異なるのでしょうか？ どのようなメリット、デメリットがあるのでしょうか？

どのような利用シーンで有効なのか？

また、RAGどのような生成AIの利用シーンで特に効果を発揮するのでしょうか？ 逆にどのような生成AIの利用であれば、RAGは不要なのでしょうか？

RAGについてわかりやすく解説

今回の対談では、AIスタートアップであるSparticle株式会社の金田氏、堀江氏をゲストにお迎えし、RAGの基本的な概念から、具体的な実装方法、そしてそのメリットまでを分かりやすく解説します。

プログラム

18:45～19:00　受付

19:00～19:05　オープニング（マジセミ）

19:05～19:30　生成AIの精度を向上させる注目技術、「RAG」入門

Sparticle株式会社

19:30～20:30　RAGの可能性について議論する

Sparticle株式会社　金田氏、堀江氏 マジセミ株式会社　寺田

金田達也のプロフィール

⾦⽥ 達也 Tatsuya Kaneda / 創業者・代表取締役CEO 清華⼤学卒業後、Microsoftにソフトウェアエンジニアとして⼊社、Exchange、 Windows Mobileなどの製品開発を担当。 2010年に創業チームの⼀員としてXiaomiに⼊社、MiChat、XiaomiApp Store（ Xiaomiのインターネット収⼊の主な源泉）、Xiaomi Pay（ Xiaomiの⾦融部⾨の基盤） 等のアプリケーション、XiaomiMobile（中国最⼤のバーチャルオペレーター）の事業を創造・運営。 その後、複数回の起業を経て2019年にSparticle株式会社を創業 。

堀江康太郎のプロフィール

堀江 康太郎 Kotaro Horie / COO ⼀橋⼤学経済学部卒業後、新卒でDeloitteに⼊社、Monitor Deloitteの東京および上海オフィスにて企業の成⻑戦略策定業務に従事。 その後REAPRAグループにて⽇本と東南アジアにおけるベンチャー投資と⾃社事業開発を推進。 2020年に上海にて起業、主に⽇本企業の中国事業を戦略策定から、DX推進、マーケティング最適化まで幅広く⽀援。 2023年よりSparticleに参画。

寺田雄一のプロフィール

寺田 雄一 Yuichi Terada / マジセミ株式会社 代表取締役社長 ウェビナー（Webセミナー）の集客・運営サービス「マジセミ」を起業、代表取締役社長。ITやものづくり関連のウェビナーを年間1,000回運営。 野村総合研究所（NRI）出身。NRIでは社内ベンチャーとして、当時国内トップシェアであるオープンソース・サポートサービス「OpenStandia」を起業。 その後、マジセミやクラウドID管理サービス「Keyspider」など次々と新規事業を創出する、50代起業家。

主催

マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー） ※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。

本セミナーはWebセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 参加用URLはZoom (zoom.us) から英語のメールで送信されますのでメールの設定をご確認ください。 なお、「enterprisedb.com」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

概要

最近になり生成AIと共にRAG（Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成）という言葉を多く目にするようになってきました。 RAGという言葉が出る前に、PostgreSQLの世界でpgvectorというExtensionがリリースされました。pgvector自体は、ベクトル化データを従来のRDBであるPostgreSQLで扱えるようになっただけですが、これを活用したPostgreSQLで実現するRAGが昨今注目されています。 EnterpriseDBが開発したPostgres AI(PGAI)で何が出来るのか、また従来の実現方法と比較して生産性はいかに向上するのか、など解説します。

スピーカー

エンタープライズDB株式会社 執行役員 セールスエンジニアリング本部長 村川 了

開催概要

日時

2024年8月29日（木）11:00〜11:30

主催

エンタープライズDB株式会社

参加費

無料（事前登録制）

対象者

通常の業務で多数のドキュメントやデータの利活用を希望されている方

主催

エンタープライズDB株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社日本経済広告社（プライバシー・ポリシー）

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー） ※共催、協賛、協力、講演企業は将来的に追加、削除される可能性があります。