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title: データ連携部会 RAG分科会（情報通信白書の活用）
tags:  #chatgpt #rag #gemini #claude  
author: [森一弥](https://convert.docswell.com/user/kmori)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2024年3月15日に行った生成AI協会（GAIS）での講演スライドです。 データ連携部会 RAG分科会の報告として、公開データである「情報通信白書」をChatGPT、Gemini、Claudeに読み込ませて検証しています
published: March 12, 26
canonical: https://convert.docswell.com/s/kmori/58NY32-2024-03-15-GAIS
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データ連携部会
RAG分科会
第９回 ジェネレーティブＡＩ勉強会
2024年3⽉15⽇
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データ連携部会 「RAG分科会」
n発⾜したばかりの企業・組織でのデータを
踏まえたLLMの使い⽅を調査、研究する
「分科会」
n当分科会ではRAGの意味は広めにとっており、
LLMに含まれない外部の情報を踏まえる⼿法
全般のこと指している
n分科会の初期の活動として公開されている
データを使い、活⽤させてみることとした
2024/3/15
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対象データ
n 政府、各省庁発⾏の〇〇⽩書等、公開⽂書
2024/3/15
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まずは1ファイルを対象として
n IT⽅⾯の⽅が多いかと思い、
馴染のある「情報通信⽩書」を
対象としてみました
nファイルサイズは22.5MB
n図表を多く含む307ページ
2024/3/15
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そのままChatGPTに添付して読み込んでみた
n ChatGPT Plus で実施
（無料のものは添付できない）
n GPT4を利⽤
（GPTsやプラグインは
使⽤していない）
n 添付はできたものの、
「直接的な情報は⾒つかり
ませんでした。」と
回答された。
2024/3/15
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表紙、目次、概要部分を削除
n 情報通信⽩書は表紙の後に図表を
多く使った全体の概要部分が存在
します
n表紙、⽬次、概要部分をカットし
容量を減らしました
nファイルサイズは9.3MB
2024/3/15
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表紙と目次を削除、容量を半分以下に
n なぜか冒頭は英語で返され
たものの、内容としては正
しいと思える回答が返って
きた
nデータサイズによるものか、
図表が多かったことが原因
かは判断つかないが、デー
タの整理加⼯は効果あり
2024/3/15
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GPT の Knowledge にそのまま登録
n元のファイル（22.5MB）をGPT
のKnowledgeにセット
nネット上の情報は検索しない設
定にした
n初回実施時にはエラーとなった
が再実⾏で回答が返ってきた
nデータを整理しないと不安定に
なる傾向あり？
2024/3/15
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ちなみに流行りの Claude では？
nClaude では無料版でもファイル
添付OK
nPDFも対応している
n読み込んだファイルもプロンプト
のサイズ制限にカウントされる
n1セクションのみのPDFにしてみた
が上限を超えてしまった
2024/3/15
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Google Gemini では？
nGemini では無料版でもファイル
添付OK
n画像のみOKでPDFはNGだった
2024/3/15
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多数のファイルを扱う
n 各省庁のファイル全般を扱う⽅法として
n全ファイルをまとめたPDFを作る
n 容量、内容的に不安定になりそう
nGPTs に複数ファイルを設定する
n 20ファイルが上限？
nGoogle Drive に⼊れて Gemini で取り扱う
n そのまま置くだけでOK？
2024/3/15
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Gemini で Google Drive を参照してみた
n Gemini ではアクセス許可を
すれば⾃分のGoogle Driveを
参照可能
n 「@Google Drive」をつけて
明⽰的に参照を指⽰
n回答は得られた上に参照元の
ドキュメントを教えてくれた
2024/3/15
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まとめ
n 今回の検証結果
n 参照するファイルは容量、内容を精査する必要あり
n GPTsで使うにしても加⼯、修正は効果あり
n 現状、複数ファイルであればGoogle Driveは⼿軽に試せる
n 注意点など
n 企業や組織として使う場合は規約等のチェックは必要
n 現状、⼤きくコストを掛けてRAG環境を作っても状況が
変わる速度が早い
2024/3/15
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今後の活動
n ⽐較表など？
直近の活動としては
検討せず
n ⾮営利団体として意義はあるかも
n 現状作っても来週には状況が変わっている？
n RAG の深堀り、検証
n VectorStoreを使う検証
n PDFから MarkDown への変換など
n テキストの区切り⽅
n 精度向上⽅法
直近では GPTs等、開発
不要なものでの活⽤法を
検証
n ⽉1の勉強会では何らかの報告ができるように
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メンバー募集中
n RAG 分科会では 随時メンバー募集中です
n 調査や実証実験等に積極的に関わりたい⽅はご連絡ください
「gais.jp」の
「お問い合わせ」から
ご連絡ください
n 情報収集がメインと考えている⽅は毎⽉の勉強会で聞けます
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