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JAWS DAYS 2025にLunchサポーターとしてセッション登壇し、LLM-as-a-Judgeを利用したRAGの回答精度の改善手法ついてご紹介しました
2025年3月1日（土）に開催された、AWSのユーザーコミュニティであるJAWS-UGが主催する日本最大級の交流イベント「JAWS DAYS 2025 - Connecting the dots」にて、 QUICK E-Solutionsは二年連続でLunchサポーターとして協賛し、弊社三浦がセッション登壇しました！
＜JAWS DAYS 2025 企業サポーター紹介＞
セッション概要
「JAWS DAYS 2025」では、AWSに関わる幅広いテーマでいくつものセッションが実施されており、
今回、QUICK E-Solutionsでは、「LLM-as-a-Judgeを使ってRAG環境（Amazon Nova on Bedrock）の回答精度を高めてみた！」と題したセッションに登壇し、Amazon Bedrockを基盤とし、ナレッジベース機能を活用して信頼性の高いデータソースから必要な情報へ迅速かつ正確にアクセスできるRAGシステムの構築方法を紹介しました。
1. RAG(検索拡張生成)とは
* RAGの概要、およびRAGを利用した場合のメリットを解説
2. Amazon Nova on BedrockでRAGを構築
* Amazon Novaを採用した場合のコストメリットやアーキテクチャ例をご紹介
3. LLM-as-a-JudgeでRAGを評価
* 2024年12月1日に提供開始されたLLM-as-a-Judgeを利用したRAGの評価方法をご紹介
4. RAGの改善
* RAGのチューニング手法のご紹介
LLM-as-a-Judgeを使ってRAG環境(Amazon Nova on Bedrock)の回答精度を高めてみた！
セッションアーカイブ
登壇時のセッションアーカイブが以下で公開されております。
ご興味のある方はぜひご覧ください！
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