Use Cases
RAG Solutions
検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation）
企業内ナレッジベースを活用した次世代AIシステム構築。
企業内ナレッジベースを活用した次世代AIシステム構築。
RAG System Overview
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルと情報検索システムを組み合わせた技術です。企業の内部データ・知識ベースを活用して、より正確で文脈に適した回答を生成します。
- 高精度検索
- ベクトル検索による意味的類似性の高い情報取得。
- 文脈理解
- 企業固有の文脈・専門用語を理解した回答生成。
- リアルタイム更新
- 最新情報の継続的反映・知識ベース更新。
Common RAG ChallengesRAG開発でよくある課題
- 検索精度の低さ適切な情報を検索できず、関連性の低い情報に基づいた回答が生成される。結果として回答品質が不安定。
- データ分割の複雑さ企業文書を適切なチャンクに分割する方法が不明確。文脈が分断され、情報の整合性が保てない。
- ハルシネーションLLMが存在しない情報を生成してしまう。企業利用では事実性の担保が重要だが、制御が困難。
APTO's RAG Solutions専門家によるデータ設計でRAG品質を向上
専門家によるデータ構造化
各業界の専門家が企業文書を分析し、最適なチャンク分割・メタデータ付与・検索インデックス設計を実施。
- 意味的文書分割
- 専門用語辞書構築
- 階層的情報構造化
高精度な検索基盤
ハイブリッド検索（ベクトル+キーワード）とリランキングにより、関連性の高い情報を確実に取得。
- ハイブリッド検索技術
- 意味的類似度計算
- 動的リランキング
回答品質の検証
多重検索・クロスチェック・信頼度評価により、ハルシネーションを防止し、事実性の高い回答を実現。
- 多重情報源検証
- 回答信頼度評価
- ソース引用・トレーサビリティ
Use CasesRAGシステムの活用分野
企業ナレッジベース
社内文書・マニュアル・過去事例を統合したAIアシスタント。従業員の業務効率化・知識共有を促進。
カスタマーサポート
製品情報・トラブルシューティング・過去の対応履歴を統合した高度なサポートシステム。
法務・コンプライアンス
法令・規制・社内規程・判例データベースを統合した法的判断支援システム。リスク軽減と意思決定を支援。
研究開発
学術論文・技術文献・社内研究データを統合した研究支援システム。新技術開発・特許調査を効率化。
