F5とNetAppでRAG AIの導入を保護し、迅速化

F5のインタラクティブなウェビナーに参加し、検索拡張生成(RAG)を活用して人工知能の可能性を引き出す方法を詳しくご覧ください。RAGは、企業独自のデータを活用して大規模言語モデル(LLM)の利用を強化し、タイムリーかつ正確で、コンテキストを考慮したAIモデルの出力を実現する、一般的で費用対効果の高い手法になりつつあります。

F5が主催する本ウェビナーでは、F5とNetAppが拡大を続けるテクノロジーアライアンスを通じて、NetAppに保存された情報を組織の戦略的なAIの強みに変える方法をご紹介します。

RAGとF5およびNetAppのテクノロジーアライアンスパートナーシップが、AI導入をどのように変革できるかをご確認いただける機会です。ぜひ今すぐご登録ください。

主な学習目標:

事前学習済みモデルと組織独自のデータを組み合わせ、より正確でコンテキストを踏まえた応答を実現する方法

RAGが組織のデータを取り込み、モデルを補完して推論の精度を高める仕組みをご覧ください

F5とNetAppで、あらゆる環境のAIワークロードに対応する高性能なデータモビリティとセキュリティを実現

講演者

Hunter Smit

Hunter Smit
プロダクトマーケティング担当シニアマネージャー
F5

Steve Gorman

Steve Gorman
ソリューションアーキテクト
F5