技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、材料実験AIエージェントについて取り上げ、LLMへの自社の実験知見の与え方、実験データとの連携方法、エージェントの精度・速度を向上させるための工夫、つまずいたポイントについて詳解いたします。
生成AIの業務活用は多くの企業にとって喫緊の課題だが、自社の実験データを活かした活用となると「どこから始めればよいか分からない」という声が多い。また、少量のデータに対して生成AIを使っても、大きなうまみは得られにくい。生成AIが真に力を発揮するのは、人間が全体を把握しきれないほどの実験データがばらばらと大量に存在する場面である。そのデータをデータベースとしてつなげることで、生成AIがナビゲーターとなり、必要な知見を引き出してくれる。一方で、生成AIはコードを書くことにも長けており、バイブコーディングのように対話しながらアプリケーションを構築する手法も広がっている。生成AIの登場により、実験のバックグラウンドを持つ現場の方が、自分たちのデータを使って自ら試し、作れる範囲は大きく広がっている。
LLMは材料科学に関する幅広い一般知識を持つが、自社の装置で、自社の条件で取得した実験データは知らない。本セミナーで紹介するのは、LLMにツールとして実験データベースを接続することで、このギャップを埋め、LLMに「企業固有の知識源」を与えるAIエージェントである。このシステムは、生成AIのサブスクリプション費用のみで、データベース構築からAIエージェントの開発まで実現した。中でもグラフ型データベースNeo4jは、LLMとの連携に適しており、無料で安定性が高く、現場の方にも扱いやすい。
本セミナーでは、Neo4jをLLMに自社の実験知見を与えるためのナレッジグラフとして活用し、材料実験のAIエージェントを構築する方法を実践的に解説する。細かいコードの解説ではなく、生成AIを活用してどのように構築したかというプロセスに焦点を当てる。構築作業の大部分を生成AIとの会話で進めた際のやり取りや、精度・速度を向上させるために実施した工夫、つまずいたポイントなども紹介する。実験のバックグラウンドを持つ方にとって、「自分たちでもできそうだ」と感じていただける内容を目指している。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
| 開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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| 発行年月 | |
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