RAGの概要
RAGとは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、大規模言語モデル（LLM）がテキストを生成する際に、外部情報を検索して組み合わせることで、より正確な回答を提供する技術です。
この技術は「検索拡張生成」や「取得拡張生成」とも呼ばれます。
何故人工知能は企業に浸透しない？
- 1.期間限定
- ChatGPTは特定の時点でトレーニングされた情報しか持っておらず、継続的に更新されないため、知識が古くなる可能性があります。
- 2.公開情報のみ
- ChatGPTは公開情報にのみアクセスでき、社内文書など企業固有の非公開情報を持っていません。
- 3.根拠の非保証
- ChatGPTは時として正確でない回答を生成する可能性があり、利用者は生成された情報の真偽を確認する必要があります。
切り札といわれるRAGって何?
RAGの特徴(※RAG:検索拡張生成)
- 1.最新情報の提供
- 常に最新の情報をChatGPTに提供、常に最新の情報を基に回答を生成できます。
- 2.業務に特化した情報提供
- 社内文書等の非公開情報をChatGPTに提供、社内情報を含めたより適切な回答を生成できます。
- 3.精度の向上
- 具体的な情報をChatGPTに提供、より正確で信頼性が高く検証可能な回答を生成できます。
RAGの活用シーン
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1.社内ナレッジベースの高度化
RAGを活用することで、企業内の膨大な文書やデータを効率的に検索し、最新かつ正確な情報を素早く提供します。
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2.カスタマーサポートの品質向上
RAG導入により、顧客問い合わせ時に最新の製品情報や過去の対応履歴を参照し、一貫性のある回答を素早く生成します。顧客満足度の向上と対応時間の短縮が期待できます。
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3.コンテンツの自動生成
RAGを用いることで、最新の情報を基に高品質なコンテンツを自動生成します。製品説明、ニュースレターの作成が効率化され更新された情報を提供できます。
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4.映像・音声データの文字列検索
映像や音声データから自動で文字起こしを行い、そのテキストを基に問い合わせや検索が可能です。これにより、多様 なメディアからの情報抽出が容易になります。
何故株式会社アープが提供するのか?
- RAG構築のポイントはLLMの前段の検索精度の向上です。
御社の固有情報を解析しベストマッチするデータ構造化方法を実現することにより、最適な検索システムを提供します。 
- 10年の人工知能開発支援の経験を生かし、お客様専任のAIエンジニアチームを迅速に立ち上げます。このチームが、お客様に最適なサポートを提供します。
- 30年のシステム開発実績に基づき、高品質でセキュリティの高いシステムを提供します。お客様の状況に応じてパブリッククラウドからプライベートクラウド、オンプレミスまで展開が可能です。
