Formula / Table / Image
研究資料前処理
AIが研究資料をより正確に利用できるよう処理します。
Solution
Closed Network
RAG
閉域網でもGPTのようなLLMを使えるとしたら。研究資料を正しく処理し、チーム・部門単位に合うコスト最適構成を設計すれば十分可能です。
Overview
閉域網でもLLM活用は可能です
重要なのはモデルを持ち込むことだけではありません。研究資料をAIが読めるようにし、チーム単位で維持できるハードウェアとソフトウェア構成を作ることです。
範囲
研究資料処理とチーム単位構成
閉域網RAGには文書理解と現実的なインフラ計画が同時に必要です。
研究資料の数式、表、画像、キャプション、文書構造を前処理
文書、節、表、画像文脈に合わせてインデックス戦略を調整
チーム・部門単位のコスト最適なハードウェアとソフトウェアを設計
アクセス制御、ログ、モデルサービング、ベクトルDB、文書パイプラインを考慮
韓国航空宇宙研究院向け実装経験
効果
Syneticsの強み
Cost Optimized
チーム単位構成
過度な設備投資を避け、現実的な構成を設計します。
KARI
実装レファレンス
研究機関向け閉域網RAG実装経験があります。