人工知能技術は、検索補強型生成（RAG）の実装により、より便利で機能的な機能を獲得した。検索補強型生成（RAG）は、大規模な言語モデルを外部の知識ソースと接続することで、LLMが正確で関連性の高い出力を生成できるようにする拡張機能です。検索補強型ジェネレーション（RAG）の最適なユースケースやビジネス例についてご興味のある方は、こちらをご覧ください！

この記事では、RAGとは何か、そしてその実際の使用例を探る。

準備はいいですか？

飛び込んでみよう!

TL; DR

  • 検索補強型生成（RAG）は、大規模な言語モデルが、学習済みデータの代わりに外部の知識ベースを使って出力を生成することを可能にする。
  • RAGシステムは入力を分析し、すべての関連情報を大規模な言語モデルに送信する。
  • TextCortex ような企業のAIアシスタントを利用して、RAGシステムを導入することができる。
  • RAGシステムは、カスタマーサポートやコンテンツ作成から財務やワークフローの自動化まで、様々な分野でご利用いただけます。
  • あなたの会社と直接統合し、従業員の生産性を向上させるRAGを搭載したAIアシスタントが必要な場合、TextCortex あなたのためのソリューションです！

検索補強世代（RAG）とは？

RAG（Retrieval-augmented Generation）は、大規模な言語モデルが学習データに加えて外部データソースを使用して出力を生成できるようにするプラグインである。静的な学習データのみに依存するのではなく、RAGシステムは外部の知識ベースから関連する情報をリアルタイムで取得する。つまり、RAGシステムが使用するデータソースに新しい情報が追加された場合、LLMは最新の情報を使用して出力を生成することができます。

検索補強世代（RAG）はどのように機能するのか？

従業員やユーザーがクエリを送信すると、RAGシステムは埋め込みモデルを使用してクエリをベクトルにエンコードする。RAGはベクトル化されたクエリを意味的類似性に基づいて外部の知識ベースと検索する。見つかった情報は集約され、要約され、意味のある応答を作成するために書き換えられる。RAGシステムは、キーワードよりもむしろクエリの文脈に焦点を当てることで、プロセス全体を完成させる。

RAGによって収集された関連情報は、重要度に応じてランク付けされ、大規模言語モデルに渡される。大規模言語モデルは、パラメータと設計に基づいて情報を含む応答を生成し、ユーザーに提供する。このプロセス全体は数秒かかるが、正確で精密な出力を生成する。

RAGの重要性

検索拡張世代（RAG）システムは、企業や組織にとって、見かけ以上に重要な発展である。今日のテクノロジー時代において、企業はデータ管理と内部情報へのアクセスを適切に位置づけ、効率化する必要がある。RAGシステムは、データ管理と情報へのアクセスの両方を簡素化するため、必需品となっている。RAGの利点には以下のようなものがある：

  • 精度の向上
  • パーソナライズされた結果
  • リアルタイム適応性
  • スケーラビリティ
  • 時間節約
  • 予算に優しい
  • 強化された分析
  • 生産性の向上

RAGシステムの導入

検索機能付きジェネレーション（RAG）システムを導入するために必要な主なコンポーネントは5つある：

  • ナレッジ・ベース
  • モデルの埋め込み
  • レトリーバーとランカー
  • LLM
  • インフラ

すべてのコンポーネントを集めて組み合わせるよりも、TextCortexような企業のAIアシスタントツールを使う方がより速く、より効果的だ。カスタマイズ可能な知識ベースに加えて、TextCortex ユーザーに複数のLLMオプション、強力な埋め込みモデル、リトリーバーとランカー、そして使いやすいインターフェイスを提供する。

RAGの実際の使用例

RAGシステムがあなたの組織にどのような利益をもたらすのか、その使用方法について知りたいとお考えなら、私たちがお手伝いします！検索補強世代（RAG）の実際の使用例を一緒に発見しましょう。

カスタマーサポート・チャットボット

RAG（retrieval-augmented generation）システムは、大規模な言語モデルで動作するカスタマーサポートAIチャットボットが、出力を生成するために使用する情報をヘルプセンターのデータベースから直接取得することを可能にします。必要な情報が見つからないとします。その場合、他の企業のデータベースを検索することで、顧客が必要とする情報を素早く生成することができる。これにより、顧客はより早く正確で正しい情報にアクセスすることができる。

カスタマーサポートチャットボット

カスタマーサポートチャットボットにRAGを使用することは、顧客満足度を向上させる鍵となります。さらに、RAGを搭載したAIチャットボットは、カスタマーサポート部門の反復的で単調なタスクを自動化し、彼らの作業負荷を軽減して、より重要なタスクに集中できるようにします。

コンテンツ・ジェネレーション 

SEOとライティングは、企業にとって必要不可欠なサポート業務です。このプロセスを自動化することで、他の業務に集中しやすくなります。検索エンジン最適化ジェネレーション（RAG）テクノロジーは、商品説明からblog post 作成まで、すべてのライティング作業に対して、社内データ、競合分析、マーケティングデータを分析してアウトプットを生成することができます。これにより、時間を節約し、正確で検索エンジンに最適化されたアウトプットを作成することができます。

AIコンテンツライター

まとめ

トピックに関する全ての社内文書をレビューする時間がなく、文書ごとに個別の要約が必要な場合、RAGを搭載したAIツールが究極のツールとなります。RAGを搭載したAIツールは、企業データを分析し、入力されたトピックに関するすべての文書を要約し、メタ分析を実行し、インサイトを生成することができます。

より良い情報検索

検索拡張世代（RAG）を搭載した大規模な言語モデルは、従業員が探している情報をより迅速に見つけることができます。RAGを搭載したAIツールは、会社のデータベース全体をスキャンし、従業員が探している情報や文書を数秒で出力することができます。これにより、オンボーディングが改善され、情報を探す時間が短縮され、部門全体の生産性が向上します。

エンタープライズ・サーチ

ファイナンス

取引履歴から請求書の支払いに至るまで、あらゆる財務業務の自動化をお考えであれ、単に財務部門の作業負荷を軽減したいのであれ、RAGを搭載したAIアシスタントはお客様のために設計されています。さらに、画像内の数字や情報を正確なテキストに変換できるTextCortexような企業のAIアシスタントを使えば、プロセス全体を効率化し、財務上のミスを防ぐことができます。

ワークフローの自動化

AIエージェントと統合されたRAG（Retrieval-augmented Generation）システムは、あらゆる部門の反復的で単調なタスクを自動化するのに有効です。例えば、カスタマーサポート部門のメール対応業務をRAGを搭載したAIエージェントで自動化することができます。これにより、従業員は標準的なタスクに費やす時間を減らし、部門の重要な側面に集中することができます。

サードパーティとのIntegrations

TextCortex ような、サードパーティのアプリケーションと統合し、検索支援生成（RAG）システムを提供するAIアシスタントがあれば、文書を変更することなくワークフローに統合することができる。TextCortex ような会社のAIアシスタントは、Notion、Google Docs、Slack、ブラウザ、メールアプリケーションと統合して、組織を強化することができます。

TextCortex - 企業におけるRAGの活用

強力なRAG、AIエージェント、自動化を提供するAIアシスタントが必要なら TextCortexはあなたのためのものです。TextCortex 、ナレッジマネジメント、ワークフローの自動化、コンテンツ作成、ドキュメンテーション、ナレッジ共有、データ分析など、企業ユーザーのニーズを満たすために開発されました。 

それを分解してみよう。

シームレスIntegrations

TextCortex integrationsGmail、Google Docs、Pages、Notion、Slackを含む30,000以上のウェブサイトやアプリと統合し、いつでもどこでもユーザーと一緒にいることができます。TextCortex使えば、タブを切り替えることなく作業を続けることができ、時間とエネルギーを節約できる。言い換えれば、TextCortex あなたの作業スタイル、ペース、ニーズに合わせて最高の体験を提供することを目指している。

RAGシームレス・Integrations

TextCortex 知識ベース

TextCortex 、個人ユーザーやチームユーザー向けにナレッジベースを提供しています。ナレッジベースを利用することで、社内データを整理、共有、分析し、インサイトを生成したり、新しいナレッジを創造したりすることができます。TextCortex ナレッジベースをビジネスに統合することで、簡単なクエリを通じた会話形式で従業員が情報にアクセスできるようになります。

TextCortex 知識ベース

データや文書をTextCortex ナレッジベースに手動でアップロードしたり、Microsoft OneDrive、Google Drive、Notion 既存のナレッジソースにワンクリックで接続することができます。さらに、ナレッジベースファイルを作成することで、文書や社内データを整理することができます。

TextCortex ワークフローの自動化

TextCortex 、企業を含むすべてのユーザーに、反復的で単調なタスクの自動化を提供します。TextCortex AIエージェントを使えば、ビジネスのあらゆる反復的なワークフローを自動化し、時間を節約することができます！TextCortex AIエージェントは、お客様のナレッジベースと統合して動作し、お客様の内部データを使用してタスクを完了することができます。例えば、TextCortex AIエージェント機能を使えば、人事マネージャーのタスクを自動化し、時間を節約するアシスタントを構築することができます。

TextCortex ワークフローの自動化

執筆支援

頻繁に文書を作成する必要がある場合、または企業文書を説得力のある、文脈に沿った、よく整理された、ミスのないものにしたい場合、TextCortex ライティング支援はあなたのために設計されています。私たちのライティング支援は、あなたのブランドボイスを安定させ、すべての文書に一貫性を持たせます。

TextCortex ライティング・アシスタンス

よくある質問

RAGのユースケースとは？

RAG（retrieval-augmented generation）システムを使用することで、生産性を向上させ、従業員の負担を軽減することができます。検索補強型生成（RAG）システムは、社内で使用している大規模な言語モデルが、社内のすべてのデータベースをスキャンして出力を生成することを可能にします。

RAGは何に使えるのか？

検索補強型生成（RAG）システムは、大規模な言語モデルが内部および外部のデータベースを使用して出力を生成することを可能にする。RAGの最も一般的な使用例には以下のようなものがある：

  • カスタマーサポート・チャットボット
  • コンテンツ・ジェネレーション
  • まとめ
  • ファイナンス
  • ワークフローの自動化
  • 情報検索

RAGはどこで使えるのか？

検索支援世代（RAG）システムは、新興企業から企業まで、幅広い組織で活用することができます。RAGシステムは、財務からカスタマーサービスまで、あらゆる部門で効果を発揮し、作業負荷を軽減し、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようにします。