
1件中1件目: データ整備・RAG基盤
01 / 06Services / AI Development / Data RAG / Overview
AI導入・システム開発
データ整備・RAG基盤
データ整備・RAG基盤について、AI導入・システム開発との関係、検討の観点、確認すべき条件を簡潔に整理します。
検討する課題
データ整備・RAG基盤では、解決手段を先に決めず、利用者、業務、表現のどこに課題があるかを整理します。AI導入・システム開発とのつながりを保ち、判断理由を確認できる形にします。
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DATA RAG
02 / 06Services / AI Development / Data RAG / Use
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利用場面
データ整備・RAG基盤では、使う人、判断する人、運用する人を分け、それぞれに必要な情報と操作を定義します。AI導入・システム開発とのつながりを保ち、判断理由を確認できる形にします。
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USE
03 / 06Services / AI Development / Data RAG / Deliverables
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提供物の考え方
データ整備・RAG基盤では、要件、試作、制作物、運用資料を目的に合わせて組み合わせます。AI導入・システム開発とのつながりを保ち、判断理由を確認できる形にします。
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DELIVERABLES
04 / 06Services / AI Development / Data RAG / Approach
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進め方
データ整備・RAG基盤では、小さく試し、レビュー結果を次の判断へつなぐ段階的な進行を基本にします。AI導入・システム開発とのつながりを保ち、判断理由を確認できる形にします。
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APPROACH
05 / 06Services / AI Development / Data RAG / Quality
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品質と権利
データ整備・RAG基盤では、出典、権利、正確性、安全性、アクセシビリティを用途別の基準で人が確認します。AI導入・システム開発とのつながりを保ち、判断理由を確認できる形にします。
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QUALITY
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