お客様のデータを知るAIシステムを構築します。ドキュメント、データベース、ナレッジベースから関連情報を検索する本番RAGパイプラインを開発し、幻覚による誤回答ではなく、引用付きの正確な回答を提供します。
Proof-First Delivery
What We Offer
Each module is designed as a production block with integration boundaries, governance hooks, and measurable outcomes.
ドキュメントの取り込み、チャンキング戦略、Embedding生成、ベクターストレージ、検索、リランキング、引用抽出を含むLLM生成までのエンドツーエンドのRAGパイプラインを構築します。
セマンティック検索（ベクター類似度）とキーワード検索（BM25）を組み合わせて優れた検索精度を実現します。複雑な情報ニーズに対応するメタデータフィルタリング、ファセット検索、クエリ理解機能を提供します。
非構造化ドキュメントを検索可能なナレッジベースに変換します。PDFパース、表の抽出、画像OCR、ドキュメント階層の保持、増大するデータへの対応するインクリメンタルインデックスを提供します。
RAGAS、カスタムメトリクス、ヒューマンインザループフィードバックによる体系的な評価を実施します。検索精度、回答の忠実度、関連性を測定し、チャンクサイズ、Embeddingモデル、プロンプトを最適化します。
ドキュメントレベルの権限、ユーザーロールフィルタリング、監査ログを備えたマルチテナントRAGシステムを構築します。従業員はアクセス権限のあるドキュメントからの回答のみを受け取ります。
単純な検索を超えたRAGシステムを構築します。クエリ分解、マルチステップ推論、構造化データのためのツール利用、初期検索が不十分な場合の自己修正機能を備えています。
デモ用RAGではなく、本番RAGを構築します。ハイブリッド検索、Cohere/クロスエンコーダーによるリランキング、クエリ拡張、チャンク最適化により実際のエンタープライズデータで85〜95%の精度を達成します。
すべてのRAGシステムは評価パイプラインとともに出荷します。検索精度、回答の忠実度、関連性を測定し、感覚ではなくデータに基づいて改善を繰り返します。
Confluence、SharePoint、Google Drive、Slack、データベース、APIを横断したRAGを構築します。適切なアクセス制御を備えたすべてのナレッジソースにわたる統合検索を提供します。
インデックス更新パイプライン、Embeddingドリフトモニタリング、クエリ分析、コスト最適化を提供します。データが増加・変化しても精度を維持するRAGシステムを構築します。
Delivery Proof
Selected engagements that show architecture depth, execution quality, and measurable business impact.
Delivery Advantages
ドキュメントの取り込み、チャンキング戦略、Embedding生成、ベクターストレージ、検索、リランキング、引用抽出を含むLLM生成までのエンドツーエンドのRAGパイプラインを構築します。
セマンティック検索（ベクター類似度）とキーワード検索（BM25）を組み合わせて優れた検索精度を実現します。複雑な情報ニーズに対応するメタデータフィルタリング、ファセット検索、クエリ理解機能を提供します。
非構造化ドキュメントを検索可能なナレッジベースに変換します。PDFパース、表の抽出、画像OCR、ドキュメント階層の保持、増大するデータへの対応するインクリメンタルインデックスを提供します。
RAGAS、カスタムメトリクス、ヒューマンインザループフィードバックによる体系的な評価を実施します。検索精度、回答の忠実度、関連性を測定し、チャンクサイズ、Embeddingモデル、プロンプトを最適化します。
FAQ
ナレッジソースと精度要件についてお聞かせください。お客様のデータから信頼性の高い引用付き回答を提供するRAGアーキテクチャを設計いたします。