■お知らせ■ホワイトペーパー『企業向けRAG戦略、成功のための3つのポイント』を公開
〜 企業向けRAGにおける独自技術（特許申請中）の研究開発やRAG Leaderboardの公開で培った知見、お客様への導入実績をもとに、企業がRAG導入のために押さえるべきポイントを解説 〜
AIで企業の生産性を革新するオールインワンの生成AI・LLMソリューションを提供するAllganize Japanは、ホワイトペーパー『企業向けRAG戦略、成功のための3つのポイント』を公開しました。
公開の背景
RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）は、質問や問い合わせに対して企業内の関連ドキュメントや特定情報から信頼できるデータを検索、情報抽出し、同データに基づいてLLM（大規模言語モデル）に回答させる技術です。企業内情報の生成AI・LLM活用や、ハルシネーション低減の役割で注目されています。
RAGの活用においては、質問と関連性の高い情報をAIで検索し抽出することが非常に重要です。導入したRAGの回答精度に課題を持つ企業も増えており、検索精度を高めるためのデータの処理をはじめ、従来のドキュメント管理とは異なる技術や経験が求められています。特に、企業が使用する複雑なドキュメントにも対応可能な「企業向けRAG」を実現するためには、考えるべきポイントが多数存在します。
Allganizeは、これまでRAGにおける独自技術（特許申請中）の開発、お客様へのRAGの導入、日本初のRAG Leaderboard※の公開など、企業向けRAGに関する運用実績とノウハウを有しており、成功のためのポイントをホワイトペーパーとしてまとめました。
※関連情報）2024年9月13日発表「Allganize、日本語RAG性能を評価した「Allganize RAG Leaderboard」を本日公開」
主な内容
RAGの基礎知識から、複雑な社内ドキュメント等に適した企業向けRAG戦略まで解説いたします。
- RAGとは
- RAGによる回答生成の仕組み
- RAGにおける重要なポイント
- 高精度なRAGシステムを実現する技術的な観点
- 成功するRAG戦略 3つのポイント
- 企業向けRAGの将来
- RAGソリューションの評価方法とは
ホワイトペーパーのダウンロード
こちらの資料一覧ページより、ダウンロードいただけます。
AllganizeのRAGソリューションについて
Allganizeは、様々な業界のお客様のAI活用をサポートしており、その経験をもとに、企業利用を前提としたRAGソリューションを独自開発し提供しています。
AllganizeのRAGは特許出願中の独自技術により、図表からも高精度で回答を生成します。また、数百万件以上の社内ドキュメントから正確な回答を見つけることができるよう、高性能なリトリーバーモデルを構築しています。キーワードベースのElastic Searchと、ドキュメントのタイトルやページのベクトル検索で構成され、業界固有のデータが事前に学習されています。さらに、顧客のドキュメントやデータベースを連携させることで追加開発を行うことなく顧客専用のモデルを自動的に作成、結果に対するユーザーフィードバックも反映できるようになっており、リトリーバーの精度を継続的に向上できるRAGシステムとなっています。
表形式データを崩さず認識する方法、ユーザーのフィードバックを活用した回答生成手法、キーワードベース検索と意味ベース検索を相互補完して検索性能を向上させる方法は、それぞれ特許出願中の独自技術を用いています。
AllganizeのRAG技術の詳細はこちら
また、AllganizeのRAGソリューションは、Allganizeが提供するオールインワン生成AI・LLMアプリケーションプラットフォーム：Alli LLM App Market にて標準提供しています。RAG対象のドキュメント管理、Retrieverの最適化機能、ユーザー向けのインタフェースなど、企業活用にあたっての必要な要素を揃えており、アプリを選択するだけですぐに業務活用いただくことが可能です。
Alli LLM App Marketはこちら
関連リンク
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