Databricks（データブリックス）は、クラウド上のレイクハウス・プラットフォームとして、業界をリードするデータウェアハウスとデータレイク両方の優れた特長を備えたデータとAIのためのオープンな統合プラットフォームを提供しています。

　現在は多くの企業がRAG（検索拡張生成）を導入していますが、本番環境での実用化が難しい​実践的なRAGを実現するために、今回のプロジェクトを通して、品質向上のノウハウを学びます。また、DatabricksやAzureの機能、最新の研究成果を活用し、品質向上を図り、実際にHP上で運用できるレベルのRAGを目指しました。

　TECH.C.で発行しているパンフレットやホームページ、生成AIに出力させた質問と回答の組み合わせからデータセットを作成し、TECH.C.RAGを作成しました。その後、精度改善モデルや生成AIによる評価を適応することで、もともと13％だった回答精度が70％と飛躍的に伸ばすことができました。70～80％はビジネスで利用できる指標であり、そのレベルを達成することができました。