RAGシステム開発

企業内文書やDBをインデックス化し、社内専用AIチャットを実装します。

主な機能・サービス

  • 社内文書の自動インデックス化
  • AIによる高度な検索・回答生成
  • 権限管理・セキュリティ対策
  • マルチデータソース対応
  • リアルタイム更新機能

期待される効果

  • 情報検索時間を80%削減
  • ナレッジ共有の活性化
  • 新人教育コストの削減
  • 業務効率の大幅改善

概要

RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムは、企業内の膨大な文書やデータベースから必要な情報を瞬時に検索し、AIが最適な回答を生成する革新的なソリューションです。

主な特徴

1. 高度な検索技術

ベクトル検索と自然言語処理を組み合わせることで、曖昧な質問にも的確に回答。従来のキーワード検索では見つからなかった情報も発見できます。

2. セキュアな環境

  • アクセス権限管理: 部署・役職に応じた情報アクセス制御
  • 監査ログ: すべての検索・閲覧履歴を記録
  • オンプレミス対応: 機密情報を外部に出さない構成も可能

3. 多様なデータソース対応

  • PDF、Word、Excel等のドキュメント
  • 社内Wiki、Confluence
  • データベース（SQL/NoSQL）
  • API経由の外部システム

導入効果

定量的効果

  • 検索時間: 平均15分→3分（80%削減）
  • 回答精度: 92%以上の満足度
  • 利用率: 導入3ヶ月で全社員の85%が日常的に利用

定性的効果

  • ナレッジの属人化解消
  • 新入社員の早期戦力化
  • 部門間の情報共有促進

技術スタック

  • LLM: OpenAI GPT-4, Claude 3
  • ベクトルDB: Pinecone, Qdrant, Weaviate
  • フレームワーク: LangChain, LlamaIndex
  • インフラ: AWS/Azure/GCP、オンプレミス対応可

導入プロセス

Phase 1: 要件定義（2-3週間）

  • 現状の情報管理課題の洗い出し
  • 対象データソースの選定
  • セキュリティ要件の確認

Phase 2: PoC開発（4-6週間）

  • 限定的なデータでのプロトタイプ構築
  • 精度検証と改善
  • ユーザーテスト

Phase 3: 本番導入（6-8週間）

  • 全データのインデックス化
  • 本番環境構築
  • 運用体制の確立

料金体系

お客様の規模やデータ量に応じて、最適なプランをご提案します。詳細はお問い合わせください。

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