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公開：2025-01-10

アイスマイリーがGPUクラウドを活用した自律型AIエージェントのウェビナーを開催、RAGの実装手法とGPUSOROBANの活用例を解説

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• アイスマイリーが自律型AIエージェントのウェビナーを開催
• RAGの精度向上とGPUクラウド活用法を解説
• LangChainやLangGraphを用いた実装方法を紹介

自律型AIエージェントとGPUクラウド活用のウェビナー

株式会社アイスマイリーは、GPUクラウド活用と自律型AIエージェントをテーマにしたウェビナーを2025年1月23日に公開すると発表した。本ウェビナーではLangChainやLangGraphなどのオープンソースツールを活用したRAGの構築方法について、実際のデモを交えながら詳しく解説する予定である。^[1]

株式会社ハイレゾのGPU事業部マネージャー山田岳史氏が登壇し、業界最安級のGPUクラウドサービスGPUSOROBANの活用事例を中心に説明を行うことになった。IoT領域での事業開発経験を持つ山田氏が、技術的な観点から具体的な活用方法を解説するだろう。

本ウェビナーでは、日本語LLMを用いた自律型AIエージェントの実装方法や、RAGの精度を向上させるためのテクニックについて詳細な解説が行われる予定だ。GPUクラウドを効率的に活用しながら、高度なAIシステムを構築するためのノウハウが提供されることになった。

ウェビナーの概要情報

ウェビナーの詳細はこちら

RAGについて

RAGとは「Retrieval Augmented Generation（検索拡張生成）」の略称で、大規模言語モデルの出力精度を向上させるための技術手法のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 外部知識を活用した高精度な応答生成が可能
• 最新情報や専門知識の組み込みが容易
• hallucination（誤った情報生成）のリスクを低減

RAGは自律型AIエージェントの構築において重要な要素技術となっており、LangChainやLangGraphなどのオープンソースツールを組み合わせることで効率的な実装が可能となる。特に日本語LLMと組み合わせることで、日本語コンテンツに対する高精度な情報抽出や応答生成を実現できることが期待されている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「【1/23開催ウェビナー】GPUクラウド活用！自律型AIエージェントの使い方を徹底解説～RAGのさらに先へ～ | 株式会社アイスマイリーのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000473.000053344.html, (参照 25-01-10).

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