ナレッジ・RAG・引用
企業向けAIナレッジベースとRAGシステム
規程、契約、製品情報、マニュアル、サービス記録を、検索・引用できる権限管理された企業ナレッジに変換します。
企業ナレッジ基盤は、単にファイルをアップロードするだけでは構築できません。対象範囲、版管理、権限、チャンク分割、検索品質、引用、更新、回答できない場合の処理まで設計します。実際の質問から評価セットを作成し、品質を継続的に測定します。
信頼できるナレッジ基盤
業務シナリオから価値を創出
ナレッジ資産の整理
ソース、所有者、バージョン、感度、更新頻度、承認された使用を確認します。
ドキュメント処理
PDF、Office、Web、スプレッドシート、構造データを処理し、有用なメタデータを保存します。
検索設計
チャンク分割、インデックス、フィルター、ハイブリッド検索、リランキング、コンテキスト構成を設計します。
出典・引用
人が検証できるよう、参照文書、該当箇所、根拠を回答に付与します。
権限境界
ユーザ、部署、クライアント、またはプロジェクトで検索を制限します。
品質評価
実際の質問を用いて、検索精度、網羅性、事実整合性、回答拒否の境界を検証します。
FDEデリバリー
構想から本番運用までの導入プロセス
-
診断
業務責任者へのヒアリングを通じて、目的、データ、システム、人による判断、測定可能な成功基準を定義します。
-
プロトタイプ
出力品質、ワークフロー適合、ユーザーエクスペリエンスを検証するために、実際のサンプルで操作可能なデモを作成します。
-
本番化
権限、ログ、テスト、監視、バックアップ、障害処理、導入ドキュメントを整備します。
-
運用改善
検索品質、失敗事例、モデルコスト、業務フィードバックを継続的に確認し、データに基づいて改善します。
成果物
ご提供する成果物
データガバナンスと検索評価を一体化し、デモにとどまらず本番で継続運用できる仕組みを構築します。
- 知識源と権限在庫
- 文書処理および更新パイプライン
- RAG検索アーキテクチャと構成
- 実際の質問評価セット
- 引用、拒否および人間エスカレーションポリシー
- 品質モニタリングとコンテンツメンテナンスのランブック
FAQ
よくある質問
企業のナレッジベースは正しい答えを返すことができますか?
はい。 リスクをコントロールするために、シテーション、自信のあるポリシー、拒否規則、評価セット、人間エスカレーションが必要です。
異なる部門は異なるソースを見ることができますか?
はい。ただし、データソース、検索フィルタ、アプリケーションアクセスレイヤー全体で権限を強制しなければなりません。
変更された文書の同期方法は?
スケジュールされたイベント主導または承認ベースのアップデートパイプラインをバージョンとエラーレコードで設計できます。
価値ある1つのワークフローから開始
最初から大規模なAIプラットフォームは必要ありません。まず業務目標、データ境界、成功基準を定義し、検証可能な1つのパイロットから展開範囲を判断します。