AIシステム・RAG開発

RAGは、社内文書などから関連情報を検索し、その内容を根拠に生成AIが回答する仕組みです。モデルを一から学習させなくても、組織固有の情報を使いやすくできます。

規程、手順書、製品資料、過去の質問などを検索し、必要な情報へ案内できます。回答には参照元を示し、利用者が原文を確認できる設計が重要です。

RAGは回答時に外部資料を検索して使う方法で、資料更新を反映しやすい特徴があります。追加学習はモデルの振る舞いや表現を調整する用途が中心で、目的に応じて選びます。

PDF、Word、社内Wiki、Webページなどが候補です。ただし、古い版や重複資料が混ざると回答品質が下がるため、登録前の整理と更新ルールが必要です。

資料の構造化、適切な分割、検索方法、指示文、評価用質問の整備を行います。正答率だけでなく、根拠提示と『分からない』と答える条件も評価します。

認証、権限管理、通信暗号化、ログ管理、利用するAIサービスのデータ設定を組み合わせます。部署や役割ごとに閲覧できる資料を分ける設計も必要です。

定型的で根拠が明確な質問はボット、個別判断や感情的な配慮が必要な相談は有人対応へ引き継ぎます。引き継ぎ条件を最初に決めておくことが重要です。

可能です。対象資料と利用者を限定した試作で、検索精度、回答品質、運用負担を確認できます。検証結果から本開発の範囲を判断します。

APIやデータ出力機能があれば連携できる場合があります。権限、更新頻度、データ形式、障害時の処理を確認して設計します。

解決したい業務、利用者、使用する資料、必要な権限、期待する回答例を整理します。具体的な技術要件がなくても、現在の作業手順から検討できます。