■ AI博覧会への参加方法
下記URLで来場登録、そしてメタデータ社へのコンタクト、オンライン相談、資料ダウンロード等すべて無料です。
https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai_2024_spring/visitor/
■AI博覧会 Spring 2024の開催概要
名称：AI博覧会 Spring 2024
開催：2024年3月14日（木）10:00～18:00
3月15日（金）10:00～17:00
会場：御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター 2F
住所：〒101-0062 東京都千代田区神田駿河台4丁目6
主催：株式会社アイスマイリー 後援：一般社団法人日本ディープラーニング協会
詳細：https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai_2024_spring/visitor/complist/
■メタデータ社 ChatBrid展示コーナーとキャッチコピー
・エントランスエリア
・「うちの総務の外線何番だっけ？」のような社内知識やローカル情報を、ChatGPTに精妙に語らせます。人間より的確に分かり易く回答！ 千本超のマニュアルなど大規模ナレッジで高精度。ハルシネーション率1%未満（本稼働実績）！専門知識を構造化、階層化して無駄なくChatGPTに送る。質問文を言い換えてナレッジ・ヒット率を向上させる自動シソーラス展開（特許出願済）等の自然言語処理。ビジュアル類似検索で、ナレッジの評価改良が爆速。マニュアル記述の不足、欠落も素早く発見し快適チューニング。相手の性格に合わせ、メタバースでのAI接客、新人の戦力化も自由自在。
■ChatBridについて https://metadata.co.jp/chatbrid.html
生成AI、ChatGPTを取り巻く主な課題には、「情報が正確ではない可能性がある」「ローカル知識に基づいたり専門性の高い質問には答えられない」などがあります。「うちの総務の外線何番だっけ？」のような社内知識やローカル情報を生成AIに回答させる手法として、RAG （Retrieval Augmented Generation）が普及し始めてまいりました。しかし、ナイーブに構築されたRAGでは、PoCレベルを超えて、実用規模の知識サイズになると急激に精度が低下することも知られ始めました。ChatBridでは、知識の分野、サブモジュールごとに分けて、必要な影プロンプトを管理し切り替える「データセットプロンプト」（特許出願済）を採用。無駄なく有効な文字列をChat API等に送ることで高精度を実現しつつ、幅広い分野を１つのbotでカバーします。
内蔵のビジュアル評価ツールで検証しながら、マニュアル自体にさかのぼって改善するナレッジマネジメント・ソリューションを合わせて提供します。
質問に即して的を射た内容を、人間よりわかりやすく回答する驚異の新世代ボットを、ChatBridで実現し、Slack、Teams、LINEの一員に加えましょう！
名称：AI博覧会 Spring 2024
開催：2024年3月14日（木）10:00～18:00
3月15日（金）10:00～17:00
会場：御茶ノ水ソラシティカンファレンスセンター 2F
住所：〒101-0062 東京都千代田区神田駿河台4丁目6
主催：株式会社アイスマイリー 後援：一般社団法人日本ディープラーニング協会
詳細：https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai_2024_spring/visitor/complist/
■メタデータ社 ChatBrid展示コーナーとキャッチコピー
・エントランスエリア
・「うちの総務の外線何番だっけ？」のような社内知識やローカル情報を、ChatGPTに精妙に語らせます。人間より的確に分かり易く回答！ 千本超のマニュアルなど大規模ナレッジで高精度。ハルシネーション率1%未満（本稼働実績）！専門知識を構造化、階層化して無駄なくChatGPTに送る。質問文を言い換えてナレッジ・ヒット率を向上させる自動シソーラス展開（特許出願済）等の自然言語処理。ビジュアル類似検索で、ナレッジの評価改良が爆速。マニュアル記述の不足、欠落も素早く発見し快適チューニング。相手の性格に合わせ、メタバースでのAI接客、新人の戦力化も自由自在。
■ChatBridについて https://metadata.co.jp/chatbrid.html
生成AI、ChatGPTを取り巻く主な課題には、「情報が正確ではない可能性がある」「ローカル知識に基づいたり専門性の高い質問には答えられない」などがあります。「うちの総務の外線何番だっけ？」のような社内知識やローカル情報を生成AIに回答させる手法として、RAG （Retrieval Augmented Generation）が普及し始めてまいりました。しかし、ナイーブに構築されたRAGでは、PoCレベルを超えて、実用規模の知識サイズになると急激に精度が低下することも知られ始めました。ChatBridでは、知識の分野、サブモジュールごとに分けて、必要な影プロンプトを管理し切り替える「データセットプロンプト」（特許出願済）を採用。無駄なく有効な文字列をChat API等に送ることで高精度を実現しつつ、幅広い分野を１つのbotでカバーします。
内蔵のビジュアル評価ツールで検証しながら、マニュアル自体にさかのぼって改善するナレッジマネジメント・ソリューションを合わせて提供します。
質問に即して的を射た内容を、人間よりわかりやすく回答する驚異の新世代ボットを、ChatBridで実現し、Slack、Teams、LINEの一員に加えましょう！
