DeepSeekで実現する“思考するRAG”、ローカルLLMで安全に構築する方法とは？：株式会社ハイレゾ提供Webキャスト

[ITmedia]

　革新的なオープンソースLLM「DeepSeek-R1」は、無料で利用可能でありながら、OpenAIの最新モデル「o1」に迫る高性能を備えており、国内外の開発者から注目されている。その最大の特長は、優れた推論能力にある。RAGにおいては、ベクトルデータベースから取得した情報を深く思考し、文脈に即した精度の高い回答を生成可能だ。これにより、単なる情報検索を超えた「思考するRAG」の構築が可能となり、信頼性も大きく高められる。

　ただ、LLMを自社環境で運用する際には、セキュリティへの配慮が欠かせない。特に外部APIを通じてモデルを利用する場合、機密情報が外部に送信されるリスクが問題視されがちだ。この点においても、DeepSeek-R1はローカル環境でに構築できるため、情報を外部に出すことなく安全に運用できるメリットがある。

　加えて、LLMの性能を最大限に引き出すためのインフラとして、GPUクラウドの活用もポイントになる。高いコストパフォーマンスと柔軟なリソース運用が可能なクラウド環境を活用することで、開発効率の向上が期待できる。本動画では、このDeepSeek-R1を最大限に活用する方法を、デモと事例を交えて網羅的に解説する。