文書取り込み
承認した PDF、サイト、ナレッジベース。
RAG
会社情報向け RAG とナレッジシステム
RAG——retrieval-augmented generation——は、答える前に箇所を調べる必要がある、ということです。アシスタントが方針、プロダクト文書、運用マニュアルに結び付き、発明しない方法です。
ZEH Technologies は取り込みパイプライン、チャンク戦略、メタデータフィルタ、有用な場合のハイブリッド検索、出典を示せる回答層を構築します。権限は重要です。財務ファイルが一般スタッフのチャットに出てはいけません。
人工知能におけるRAGとは？ と RAGアプリケーション を参照してください。
チャンクとメタデータ
検索がプロダクト、ロケール、チームでフィルタできるように。
引用
原文テキストを指し示す答え。
権限フィルタ
役割で制約された検索。
評価セット
ドメインからの質問／回答サンプル。
更新ジョブ
文書が変わったら再インデックス。
関連サービス
関連ソリューション
関連実績
よくある質問
企業がよく尋ねる質問。
RAG は複数言語で動きますか？
はい。ロケールごとのコーパスとテスト付きです。混在言語の収集は追加設計が必要です。
プロジェクトを始める
ZEH Technologies とこれを議論する。
現行システム、対象、制約を共有してください。実務的な次の一歩を提案します。