RAG System
RAGシステム構築
社内のドキュメントやナレッジを生成AIが検索・要約して回答する、RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築します。ベクトルDBの選定、ドキュメントの前処理、ハイブリッド検索の実装までを担当し、検索精度を検証しながら構成を決めます。
こんな課題をお持ちの方へ
- 社内マニュアルやFAQを横断的に検索できる仕組みがほしい
- 既存のドキュメント管理システムではナレッジが埋もれてしまう
- 新入社員のオンボーディングにかかる工数を減らしたい
- 部門をまたいだ情報共有がうまくいかない
- AIに自社固有のデータを踏まえて回答させたい
導入メリット
意味ベースでの検索精度向上
キーワードが一致しなくても、質問の意味に近い文書を検索できます。言い回しが違っても目的の情報を探せます
散らばった資料から回答を作れる
複数の場所にあるドキュメントから必要な箇所を取り出し、回答を自動で生成します
情報鮮度の維持
ドキュメントを更新するとインデックスも自動で更新され、更新後の内容をもとに回答します
サービス内容
ベクトルDB設計・構築
Pinecone、Qdrant、pgvectorなどから用途に合うベクトルデータベースを選び、検索精度とコストのバランスを考慮した構成を設計します。
- ベクトルDB選定・比較検証
- スキーマ設計・インデックス最適化
- スケーラビリティ設計
- コスト試算・運用設計
ドキュメント解析・前処理
PDF、Word、Confluence、Notionなど多様なフォーマットのドキュメントを解析し、効果的なチャンク分割とエンベディング処理を行います。
- マルチフォーマット対応
- チャンキング戦略設計
- メタデータ抽出・付与
- エンベディングモデル選定
ハイブリッド検索構築
ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索で、検索精度を高めます。Re-ranking機能で関連度の高い結果を上位に表示します。
- セマンティック検索
- キーワード検索との融合
- Re-rankingモデル導入
- 検索精度チューニング
セキュリティ・権限設計
部署やロールに応じたアクセス制御をRAGシステムに組み込み、権限のない人に機密情報が表示されないようにします。監査ログ機能も標準で備えています。
- ロールベースアクセス制御
- ドキュメントレベル権限設定
- 監査ログ・利用履歴管理
- 機密情報フィルタリング
導入プロセス
要件ヒアリング・データ調査
対象ドキュメントの種類・量・更新頻度を把握し、検索要件を明確化。既存システムとの連携ポイントも整理します。
アーキテクチャ設計・PoC
ベクトルDB、エンベディングモデル、検索方式を選定し、小規模データで検索精度を検証します。
本格構築・チューニング
全ドキュメントをインデックス化し、検索精度を調整します。UIやAPI連携も並行して開発します。
運用開始・継続改善
利用ログを分析し、検索精度の継続的な改善とドキュメント更新パイプラインの運用を支援します。