社内情報をRAGに読み込ませよう！

※記事末尾に生成AI実践セミナーのお知らせを追加しました

こんにちは！新潟県長岡市のベンチャー企業 株式会社スタイルアーツ AI Business Design Divsionの千葉です！
今回もRAGについて解説していきます。

概要

顧客情報が紙面に記録されていたり、丁寧に保存されていなかったりすると、目的のデータをすぐに見つけ出すことが困難です。
このような課題に対し、RAGを活用することが有効です。

RAGによるデータ管理の仕組み
RAGは、検索エンジンのように膨大なデータから特定の情報を取り出し、それを生成モデルによってわかりやすく回答する技術です。書類、文書ファイル、エクセルファイルなどをまとめ、社員が欲しい情報に素早くアクセスできる環境を整えます。

RAGによるデータ管理のステップ

1. データを集約
   情報が紙で保存されている場合は、まずそれをデータとして読み込む必要があります。スキャンやスマホで撮影し読み取ることにより保存できます。

2. 回答の生成
   質問を入力すると、RAGは最も関連性の高い情報を引き出し、その情報をわかりやすく生成します。

3. データの更新
   データを追加・更新されるたびに、RAGも知識を自動で更新します。これにより、常に最新の情報が提供されるため、古い情報が混在するリスクが軽減されます。

実際にRAGを使ってみよう

今回はAIにこちらの企画書を読み込ませています。

AIによって生成された企画書

質問: AIソリューション開発プロジェクトの仕様について教えてください

【AIの返答】
AIソリューション開発プロジェクトの仕様は以下の通りです。

1. 画像認識エンジン:
TensorFlowやOpenCVなどを活用した対象物の特徴抽出と認識モデルの開発。
2. データ処理と統合:
収集されたデータを迅速に解析し、必要なフォーマットで保存。
3. ユーザーインターフェース:
結果を可視化し、リアルタイムでフィードバックを提供するWebアプリケーション。

企画書に沿って回答が返ってきていることが分かります。
このように、書類をスキャンし、RAGに読み込ませることによってすぐに欲しい情報を取得できます。

まとめ

多くの企業では、データの場所を探すのが手間であったり、紙面で保存されているため見つけ出すのが面倒といった課題がありますが、RAGにより集約することで簡単にデータを取得することができ、業務効率化に繋がります。

最後に

弊社では企業・学校・官公庁さまへの製品導入・コンサルティングに対応しています。
無料相談を受け付けておりますので、まずは以下リンクよりご連絡ください！

https://style-arts.jp/contact/

弊社に関する詳しい情報は以下リンクより、ホームページをご確認いただけますと幸いです。

株式会社スタイルアーツ – クリエイティブで挑戦を生む

株式会社スタイルアーツ AI Business Design Division では、弊社で開発したAI活用プロトタイプに関する投稿を行なっています。記事に関するご意見・ご要望を以下のフォームよりいただけますと幸いです。

https://forms.gle/BK5QaRT9DwLrGQBA9

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