RAGの実例を見る
12以上のRAGAS評価指標を活用したハイブリッドAgentic RAGの構築事例
RAGパイプラインの仕組み
4つのステージで正確な回答を生成
ドキュメント取り込み
PDF、Notion、Confluence、Google Docsなどからドキュメントを取り込み、チャンク化し、埋め込みを生成。
セマンティック検索
ユーザーの質問に最も関連するドキュメントチャンクをベクトル検索で特定。
コンテキスト統合
検索結果をLLMプロンプトに統合し、正確でコンテキストに基づいた回答を生成。
回答生成
LLMが取得したコンテキストに基づいて、引用付きの正確な回答を生成。
検索戦略
精度を最大化する高度な検索手法
ハイブリッド検索
ベクトル検索（セマンティック）とキーワード検索（BM25）を組み合わせ、両方の強みを活用。
リランキング
初期検索結果をクロスエンコーダーでリランキングし、最も関連性の高いチャンクを優先。
クエリ変換
ユーザーの質問を複数のサブクエリに分解し、より包括的な検索を実行。
回答品質の確保
正確で信頼できる回答を生成するための機能
パフォーマンス最適化
レイテンシ最適化
キャッシング、並列処理、効率的なチャンキングでレスポンス時間を短縮。
スケーラビリティ
数十万ドキュメントまでスケール。増分更新と効率的なインデックス管理。
コスト効率
埋め込みキャッシュ、バッチ処理、適切なモデル選択でLLMコストを最適化。
技術スタック
よくある質問
RAGとファインチューニングの違いは何ですか？
ファインチューニングはモデル自体を変更しますが、RAGはモデルに外部知識を提供します。RAGはドキュメントの更新が頻繁な場合、引用が必要な場合、ハルシネーションを減らしたい場合に適しています。
どのようなドキュメントソースをサポートしていますか？
PDF、Word、Notion、Confluence、Google Docs、Markdown、HTML、データベースなど、ほぼすべてのドキュメントソースをサポートしています。
RAGシステムの構築にはどのくらいかかりますか？
シンプルなRAGパイプラインは2〜3週間、高度な検索戦略やマルチソース統合を含む場合は4〜6週間です。
既存のチャットボットにRAGを追加できますか？
はい。既存のチャットボットやAIアシスタントにRAG機能を追加し、ドキュメントベースの回答を提供できるようにします。
固定価格
4〜6週間で納品
着手金50%、納品時50%。ベクターデータベースコストは別途。
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