社内文書向けRAG検索
大量の文書アーカイブを持つ企業向けのナレッジ検索 · サンプルデータによるインタラクティブなプロトタイプ、単独で開発
更新日
導入前
社員は共有ドライブを検索し、PDFを1つずつ開いて、1つの条項を探していました。
導入後
普通の言葉で答え、各回答がページを示すので、社員はドライブを探さずに出典を開けます。
- 1人:管理者
コレクションに文書をアップロードします。
ソフトウェア:パイプライン文書をチャンクに分割し、埋め込みを作成してインデックスに保存します。
- 2人:社員
普通の言葉で質問します。
- 3ソフトウェア:検索
意味とキーワードで該当箇所を見つけ、順位付けします。
- 4ソフトウェア:回答エンジン
それらの箇所だけから、ページ出典付きで回答を作成します。
人:社員出典のページを開いて確認します。
常時動作
- 出典のない回答は表示されません。
- コレクション別の品質を精度ダッシュボードで追跡。
- 各コレクションは、所属するチームだけが閲覧できます。
課題
社員はファイルを1つずつ開いて答えを探していました。キーワード検索では意味を捉えきれず、通常のAI回答には出典がありませんでした。
原因の分析
検索は、意味と正確な用語の両方に一致する必要があります。そして、誰も確認できない回答は、誰にも使われません。
検討した選択肢
適切な箇所をどのように見つけますか？
採用
意味とキーワードを組み合わせたハイブリッド検索
言い換えも条項番号も拾えます。代償は、調整するインデックスが2つになることです。
不採用
ベクトル検索のみ
正確なコード、名称、条項番号を取りこぼしました。
回答の信頼性をどう保ちますか？
採用
取得したページだけから回答し、必ず出典を付ける
関連するページが見つからないときは、推測せずにその旨を伝えます。
不採用
自由形式のAI回答
間違っていても自信ありげに聞こえ、誰も確認できません。
ソリューション
コレクションをチャンクに分割し、取得した箇所からページ出典付きで回答を作成します。精度ダッシュボードで品質を追跡します。サンプルの文書で構築。
- インターフェース
- Next.js
- React
- Tailwind CSS
- Radix UI
- Recharts
- Framer Motion
- デリバリー
- Cloudflare Pages