生成AIやRAG導入時の課題とは？ 生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）を導入したいと考えている企業は増えていますが、多くの企業が以下のような課題に直面しています。

• コストが高くて導入に踏み切れない

• 品質面での不安がある

• RAGサービス導入後の効果が感じられない

特に、「RAGを導入しても回答精度が低くて使えない」「ハルシネーション（誤った情報の生成）が発生し、実用に耐えない」といった懸念の声がよく聞かれます。

高品質かつ低コストな「chai+」が解決策 このような課題を解決するために、弊社の「chai+」は長年のAI研究の成果を活かし、他社よりも圧倒的に高品質かつ低価格なRAGソリューションを提供しています。

◆ STEP1：事前学習

01. 独自技術によるインデックス化

• 何をしているのか？
• いろいろなドキュメントやWeb上の情報（URL経由）を自動で取り込み、それを一元に整理・格納できるようにしています。
• どうして大事？
• 例えば、テキストだけじゃなくてPDFやHTML、画像から読み取ったテキストなど、形式がバラバラのデータを扱うとき、まず全部を「検索しやすい形」に整理（＝インデックス化）する必要があるます。これを独自の方法でやることでデータを追加するときでも柔軟に対応できるようにしています。

ざっくり言うと

いろんな形式の情報をまとめて、後から検索・分析しやすいように“インデックス”という検索用の地図を作っているイメージです。

02. 独自のデータスキャニング技術

• 従来は…

単純に「テキストにタグを付ける／付けない」といった方法を使用しています。
しかし、それだと図表やグラフなど、文字以外の要素をちゃんと扱うのが難しかったり、検索の精度が落ちたりする問題がありました。

• chai+では

グラフや図を含む視覚的な資料や意味付けを行う前のスキャンニング処理を行い、複雑なセクションの表形式のデータに対しても行と列の組み合わせから制度の高い分析が可能にし、テクスト検索だけでは拾いきれない情報を活用できます。

ざっくり言うと

単なるテキスト検索じゃなくて、表やグラフの構造を理解して検索・分析できるようにしています。
なので、複雑なデータでも精度高く探せます。

◆ STEP2：検索

※セマンティック検索とは

セマンティック検索とは、単なるキーワードの一致ではなく、文の意味や文脈を理解して検索を行う技術のことです。従来の検索エンジンでは、入力されたキーワードが含まれるページを単純にリストアップするのに対し、セマンティック検索では、検索意図や関連する概念を考慮し、より適切な情報を抽出します。

◆ STEP3：生成

※2024年12月5日時点ではChatGPT-4oを使用しております。

◆ 「chai+」の検索・応答品質について

※上記は、RAGのパフォーマンスを測定する一手法である、LLMジャッジベースの評価をもとに作成したものです。
この手法では、別のLLMがジャッジとして機能し、RAGアプリケーションの「検索」と「応答」の品質を評価します。

chai+の仕組みについて、ご理解いただけましたでしょうか。
お客様からは、「なぜchai+は他社よりも圧倒的に高機能で低価格を実現できるのか？」というご質問をよくいただきます。
その答えは、 弊社が長年取り組んできたAI研究の成果 にあります。

他社には真似できない品質と価格を実現し、多くのお客様から高い評価をいただいています。ぜひ一度、「chai+」をご利用ください。

法人向けRAG「chai+」の詳細はこちら：公式サイト

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