<Webinar> RAGの実運用 - 技術的な徹底解説
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Built for Speed: ~10ms Latency, Even Under Load
Blazingly fast way to build, track and deploy your models!
- Handles 350+ RPS on just 1 vCPU — no tuning needed
- Production-ready with full enterprise support
ウェビナー概要
オープンソース版『Cognita』のリリースに続き、本ウェビナーでは、いくつかの主要な領域についてさらに深く掘り下げていきます。
- RAGの実運用における現実的な課題: 実世界でのRetrieval-Augmented Generation (RAG) の実装における実践的な障壁と解決策を探ります。
- 企業におけるRAGのユースケースと影響: 企業がRAGをどのように活用し、それが業務にどのような大きな影響を与えているかをご紹介します。
- 手間を減らし、より大きな効果を生むRAGの構築: 効率的かつ効果的なRAGシステムを開発するための戦略とベストプラクティスを学びます。
- TrueFoundryによるCognitaのご紹介: Cognitaは、当社のオープンソースRAGフレームワークです。完全にモジュール式で、ユーザーフレンドリー、適応性が高く、100%安全かつ準拠しています。
詳細については、当社の GitHubリポジトリをご覧ください。
登壇者:
- Nikunj Bajaj, TrueFoundry共同創設者兼CEO Facebookで会話型AIチームを率いた彼が、RAGとその応用に関する洞察と専門知識を共有します。
動画を視聴する
TrueFoundry AI Gateway delivers ~3–4 ms latency, handles 350+ RPS on 1 vCPU, scales horizontally with ease, and is production-ready, while LiteLLM suffers from high latency, struggles beyond moderate RPS, lacks built-in scaling, and is best for light or prototype workloads.
Built for Speed: ~10ms Latency, Even Under Load
How Can You Prevent GenAI Costs From Spiraling at Scale?

Gartner Hype Cycle for Platform Engineering 2026

















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