RAG・ベクターDB・AI

課題

社内文書やデータベースには重要な知識が眠っているが、埋もれていて検索できない。汎用AIモデルはお客様のデータを知らない。

ソリューション

ベクターデータベースを通じてLLMを自社データと接続するRAGパイプラインを設計・構築。文書・ポリシー・記録に基づいた正確なAI回答を実現。

プロセス

ユースケースとデータソースの定義 → コンテンツをチャンク化・ベクトル化 → 検索・生成パイプラインの構築 → システムへの統合 → 評価・イテレート。

成果物

本番対応のRAGパイプライン、ベクターDB設定、APIまたはUI層、評価フレームワーク、ドキュメント。

期待される成果

自社データから正確に回答するAIアシスタント；文書検索の高速化；ハルシネーション削減；多言語クエリ対応。