RAG開発＆ナレッジAIサービス

AIが正しいようで正しくない回答をするのをやめましょう。RAGは、正確で、最新で、引用された回答のために、AIを重要な知識であるお客様自身のデータにつなぎます。.

エンタープライズRAG開発

あらゆる大規模な言語モデルには、知識のカットオフと基本的な限界がある。それは、あなたの組織を知らないということです。あなたのポリシー、製品ドキュメント、顧客との契約、内部調査などを読んでいないのです。企業チームが知識集約型業務に汎用AIを使おうとすると、結果的に自信に満ちた回答が事実と異なるものになってしまう。このリスクは、規制業界では受け入れられず、AIツールに対する信頼を急速に損なう。.

この問題を解決するのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。RAGシステムは、クエリ時に言語モデルを独自のナレッジベースに接続することで、実際のドキュメント、ポリシー、データに基づいたAIレスポンスを提供します。.

Carmatecは、正確性、セキュリティ、およびコンプライアンスが譲れない要件である企業環境向けのRAGシステムを設計・構築します。複雑なクエリ、複数のデータソース、実際の企業展開に必要なアクセス制御を扱うナレッジAIシステムを構築します。.

RAGの開発サービス

カスタムRAGパイプライン開発

文書の取り込みと前処理、チャンキング戦略の設計、埋め込みモデルの選択、ベクトルストレージアーキテクチャ、検索ロジック（セマンティック検索、キーワード検索、ハイブリッドアプローチ）、再順位付け、最終応答を生成する生成レイヤなど、お客様のナレッジエコシステムに合わせたエンドツーエンドのRAGパイプラインを構築します。すべてのアーキテクチャの決定は、お客様の特定の文書、クエリーの種類、精度の要件に即して行われます。.

ベクター・データベースの実装

ベクトルデータベースはRAGシステムの心臓部である検索エンジンです。私たちは、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma、pgvectorといった主要なベクターデータベースを実装・管理し、お客様のデータ量、クエリレイテンシ要件、インフラの好み、予算に応じて適切なソリューションを選択します。お客様のRAGシステムが適切なコンテンツを確実かつ迅速に検索できるよう、コレクション設計、インデックス戦略、パフォーマンスチューニングを行います。.

エンタープライズ知識ベースAI

法律、ポリシー、技術、業務など、大規模で複雑な文書資産を持つ組織のために、従業員が自然言語で組織の集合知を照会できるエンタープライズ知識ベースAIシステムを構築します。これらのシステムは、複数のドキュメントタイプ、複数の言語、およびユーザーが自分の役割とアクセスレベルに関連する情報のみを参照できるようにするメタデータのフィルタリングを処理します。.

規制産業のためのセキュアでコンプライアントなRAG

金融サービス、ヘルスケア、政府、および法律分野では、RAGシステムは厳格なデータセキュリティおよびコンプライアンス要件を満たす必要があります。私たちは、RAGシステムにおける文書レベルのアクセス制御（ユーザは閲覧を許可された文書のみを検索する）、データレジデンシーコンプライアンス（文書は指定された地域に保存され処理される）、およびすべてのクエリと検索の完全な監査ロギングを実装しています。英国および欧州のお客様のために、当社のRAGアーキテクチャは、AIの出力が個人に関する決定を通知するGDPR第22条の要件を満たすように設計されています。.

エージェント型RAGシステム

RAGをエージェントAIと組み合わせることで、自律的に複数の知識ソースから情報を収集し、組み合わされたコンテキストを推論し、取得した知識に基づいて行動を起こすことができるシステムを構築する。我々は、単一の検索ステップでは不十分な複雑な調査、デューデリジェンス、意思決定支援アプリケーションのためのエージェント型RAGシステムを構築する。.

グラフRAGの実施

標準的なRAGは、関連する文書の塊を検索することに優れています。グラフRAGはさらに進化し、エンティティ、概念、ドキュメント間の関係を知識グラフに取り込み、マルチホップ推論を可能にします。クエリが複数のソースにまたがる情報を接続し、それらのソースが互いにどのように関連しているかを理解する必要がある場合、グラフRAGはフラットなベクトル検索ではかなわない精度を提供します。.

正確さはオプションではない

RAGの精度は、設定の練習ではなく、エンジニアリングの問題として扱います。私たちが提供するすべてのRAGシステムは、配備前に代表的なクエリからなる精選されたテストセットに対して評価されます。検索精度、回答忠実度、引用精度を測定し、合意されたパフォーマンス閾値を満たさないシステムは導入しません。導入後は、検索品質が低下した場合にお客様のチームに警告を発するモニタリングを実施します。.