knowledge-searching - ABEJA LLM Series

【ライセンス版】【UCLP用】ABEJA_LLM_Series_top_AdobeStock_601218319_edited.jpg

「社内に散在するドキュメントや知見を検索したい」

生成AI×RAGによるナレッジ検索

ナレッジ検索の難しさ

従業員が必要な情報に素早くアクセスすることができなければ、

意思決定の遅延や効率の低下が起きてしまいます。しかし、サイロ化とこれに伴うドキュメントや知見の分散を理由に、ナレッジ検索に課題を抱えるケースは少なくありません。ナレッジ検索ツールを入れている場合も、以下のような悩みを持つ方は多いのではないでしょうか。

ナレッジ検索でよくある悩み

キーワード検索だけでは必要な情報にたどり着けない
ほしい情報にたどり着くのに独自のノウハウが必要
大量の検索結果が出るため何が必要とする情報かがわからない

生成AI×RAGが実現する
社内を横断したナレッジ検索

生成AIとRAGを活用することで、企業のナレッジ検索を大きく変革することができます。

生成AIとは?

生成AIでは、自然言語処理を用いて、ユーザーの質問や要望に対して適切な文脈で答えを生成することができます。

RAGとは?

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIと外部のデータベースや情報源（以下「外部データ」）を結びつけ、生成AIが外部データの知見を組み込んだ回答を生成できる技術です。

生成AIとRAGを組み合わせたナレッジ検索環境を構築すれば、従業員は膨大な内部文書や以前のプロジェクトから関連性の高い情報を素早く抽出することが可能になります。単に情報を検索するだけでなく、それを基にした新たな洞察や提案を生成することも可能です。これにより、従業員はより革新的なアイデアを生み出しやすくなり、企業の意思決定やイノベーションの促進に貢献します。

ABEJAの支援内容

社内のナレッジ検索システムの構築

LLM/RAGを活用することで、従来の大規模言語モデル（LLM）では難しかった、自社独自の情報、最新の情報に基づいた情報検索が可能になります。ABEJAは、こうした社内で蓄積されている業務・顧客データを活用し、顧客が必要とするナレッジ情報を適切且つ迅速に取得できる仕組みの構築が可能です。

期待される効果

社内外にある最新のデータを容易に取得可能な環境を整備することで、事業活動を構成する様々な部門、あらゆる領域の業務において、業務速度や効率の改善が期待できます。

ナレッジ検索システムのイメージ

ABEJAが支援する強み

LLMは言葉を予測する能力に長けているものの、一般的なデータに基づいてトレーニングされているため、ハルシネーション（事実とは異なる回答をしてしまう現象）を起こしたり、お客様独自のデータを用いた業務活用が困難であったりなど、単体で利用するには課題を残すケースが少なくありません。
ABEJAの支援では、RAGを適用した上で外部データをプロンプトに組み込むことにより、効率的にお客様独自のデータを活用できる環境の整備が可能です。様々な業務ニーズに応じ、高精度な情報提供を実現します。