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公開：2025-01-22

リッジアイとジーデップ・アドバンスがローカルRAGスターターBOXを共同開発、オンプレミス環境でのLLM開発が容易に

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

• リッジアイとジーデップ・アドバンスが共同開発システムを発表
• ローカルRAGスターターBOXの受注開始
• オンプレミス環境でのLLM開発を実現

リッジアイとジーデップ・アドバンスが共同開発したローカルRAGスターターBOXの詳細

リッジアイとジーデップ・アドバンスは2025年1月20日、オンプレミス環境でユーザー固有の文書やデータを活用したRAGを実装することで、より手軽・迅速・安全な大規模言語モデル開発を可能にするシステム「ローカルRAGスターターBOX」を共同開発し受注を開始した。国内トップクラスのNVIDIA GPU搭載システムの販売実績を持つジーデップ・アドバンスとAI開発実績を誇るリッジアイの技術力を結集したシステムとなっている。^[1]

ローカルRAGスターターBOXは、LLMとRAGの研究開発に最適なハードウェアとライブラリを予め用意しており、クラウド接続が不要なローカル環境上でのLLMの利用やユーザー固有の文書やデータを活用したRAGの実装をすぐに開始できる。リッジアイのAI開発に関するQ&Aが利用できるバウチャーチケットも付属している。

GPUにはNVIDIA Ada Lovelaceアーキテクチャを採用したRTX Adaシリーズを搭載し、最大48GBのGDDR6メモリと広帯域なNVLINKを組み合わせることで高いAI学習性能および推論性能を実現している。開発環境にはDify OpenWebUIとOllama Xinferenceを実装し、AIモデルには2024年に発表されたLlama 3.1をはじめとした複数のモデルをプリインストールしている。

ローカルRAGスターターBOXのラインナップ

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RAGについて

RAGとはRetrieval-Augmented Generationの略称で、LLMに正確で最新の情報が格納されたデータを読み込ませることで、特定のニーズや専門性に対応させたり、ハルシネーション（事実に基づかない情報が生成される事象）を抑制する技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 正確で最新の情報をモデルに提供可能
• 特定のニーズや専門性への対応が容易
• ハルシネーションの抑制に効果的

企業や研究機関が保有する機密性の高い学習データをイントラから外に出すことなくRAGを運用できることが重要な課題となっている。ローカルRAGスターターBOXは、セキュアな環境でRAGを実装することで、より安全で効率的なLLM開発を実現している。

ローカルRAGスターターBOXに関する考察

ローカルRAGスターターBOXの最大の利点は、機密性の高いデータを外部に出すことなくLLM開発が可能な点である。企業や研究機関にとって、データセキュリティを確保しながら最新のAI技術を活用できる環境が整備されたことは大きな前進といえるだろう。

今後の課題として、ハードウェアの性能向上に伴うコストの増加や、より複雑なAIモデルへの対応が考えられる。解決策としては、モジュール化された設計によるハードウェアの段階的なアップグレードや、効率的なモデル最適化技術の導入が有効かもしれない。

将来的には、より多様な業界特化型のRAGモデルの開発や、企業間でのナレッジ共有を可能にするセキュアな連携機能の実装が期待される。オンプレミス環境でのAI開発基盤として、産業界全体のDX推進に貢献する可能性を秘めている。

参考サイト

1. ^ 株式会社Ridge-i. 「AI・ディープラーニング技術開発のリッジアイとAI ソリューションプロバイダのジーデップ・アドバンス、LLM 開発システム「ローカル RAG スターターBOX」を共同開発・受注開始」. https://ridge-i.com/cms/wp-content/uploads/2025/01/%E2%96%A0PR_250117_AI%E3%83%BB%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E6%8A%80%E8%A1%93%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AE%E3%83%AA%E3%83%83%E3%82%B8%E3%82%A2%E3%82%A4%E3%81%A8AI%E3%82%BD%E3%83%AA%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%90%E3%82%A4%E3%83%80%E3%81%AE%E3%82%B8%E3%83%BC%E3%83%87%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%89%E3%83%90%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%80%81LLM%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0%E3%80%8C%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%ABRAG%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%BCBOX%E3%80%8D%E3%82%92%E5%85%B1%E5%90%8C%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%83%BB%E5%8F%97%E6%B3%A8%E9%96%8B%E5%A7%8B.pdf, (参照 25-01-22).
2. NVIDIA. https://www.nvidia.com/ja-jp/

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