AI向けRAG技術
自社データに基づく、正確でコンテキストを考慮したAI回答
検索拡張生成（RAG）は、大規模言語モデルを自社のドキュメント、データベース、ナレッジベースに接続し、すべての回答を検証可能な社内データに基づかせる技術です。DYDD Technologiesは、AIアプリケーションの精度と信頼性を高めるRAGパイプラインを設計・構築し、汎用チャットボットを、御社のビジネスを理解する信頼できるアシスタントへと変えます。
課題：知っているのではなく、推測するAI
既製の言語モデルは公開されたインターネットデータで学習されています。御社の製品カタログ、社内規程、契約書、サポート履歴については何も知らず、質問されると、もっともらしい回答を自信満々に作り出します。このようなハルシネーション（幻覚）はユーザーの信頼を損ない、コンプライアンスリスクを生み、顧客向けや規制対象のワークフローへのAI導入を不可能にします。自社データでモデルをファインチューニングする方法は高コストで更新が遅く、それでも出典を示すことはできません。一方、チームが本当に必要とする知識は、PDF、Wiki、チケットシステム、データベースなど、モデルが到達できない場所に散在しています。その結果、デモでは見栄えが良くても、実際の顧客や従業員からの本物の質問には任せられないAIプロジェクトになってしまいます。
私たちのアプローチ：すべての回答を自社データに基づかせる
私たちは、御社のナレッジソースと言語モデルの間に位置する検索パイプラインを構築します。ドキュメントは取り込み・クレンジングの後、意味的にまとまりのあるチャンクに分割され、ベクトルデータベースにインデックスされます。ユーザーが質問すると、システムは最も関連性の高い文章を検索し、モデルにその根拠のみから回答するよう指示します — 出典への引用付きで。知識はモデルの重みではなくインデックスに保持されるため、AIの更新はドキュメントの更新と同じくらい簡単です。パイプラインの各段階を御社の実際のクエリに対してチューニングし、本番稼働前に回答品質を測定します。
- ナレッジソースの調査：ドキュメント、Wiki、データベース、チケットシステム、内部API
- ドキュメントの構造、表、メタデータを保持する取り込み・チャンク分割パイプライン
- 言語、ドメイン固有の語彙、クエリパターンに合わせてチューニングされた埋め込みとベクトルインデックスの設計
- キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせたハイブリッド検索やリランキングなど、高精度な検索戦略
- モデルに検索された根拠のみから引用付きで回答させるプロンプト設計とガードレール
- リリース前後の回答の正確性、関連性、根拠性を評価する評価ハーネス
ご提供内容
- 承認済みのナレッジソースに接続された本番稼働可能なRAGパイプライン
- ドキュメントの自動取り込みと更新を備えたベクトル検索インデックス
- すべての回答に出典引用が付く質問応答APIまたはチャットインターフェース
- 回答精度を継続的に監視するための評価スイートと品質ダッシュボード
- 各ユーザーが閲覧を許可されたコンテンツのみをAIが検索するアクセス制御
- 御社チームが独自にシステムを拡張できるようにするドキュメントと引き継ぎ
よくあるご質問
検索拡張生成（RAG）とは何ですか？
RAGは、検索ステップと大規模言語モデルを組み合わせたアーキテクチャです。モデルが学習時に記憶した内容に頼るのではなく、まず自社のドキュメントやデータから関連する文章を検索し、その根拠のみを用いて回答を作成するようモデルに指示します。各回答が引用元となった正確な出典を示せるため、応答はより正確で、最新かつ検証可能になります。
RAGは自社データでのファインチューニングとどう違いますか？
ファインチューニングはモデルの重みを変更する手法で、コストが高く、更新が遅く、それでも出典を示すことはできません。RAGは知識を外部インデックスに保持するため、AIの更新はドキュメントの更新と同じくらい簡単で、回答には引用が付き、システムが検索できる範囲にユーザー単位のアクセス制御を適用できます。ビジネスナレッジの活用用途の大半において、RAGの方が導入が速く、ガバナンスも容易です。
RAGは機密データや社外秘データでも利用できますか？
はい。検索インデックスは御社自身のクラウド環境内に配置され、ドキュメントがモデルに到達する前にユーザー権限でフィルタリングされるようパイプラインを設計します。DYDD Technologiesは、AWSやAzure上のプライベートクラウドオプションを含め、機密データをセキュリティ境界内に保つデプロイモデルの選定を支援します。