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仕組み

RAGとは

読み: ラグ

質問に答える前に、社内のマニュアルや資料を検索して、関連する部分をAIに読ませてから答えさせる仕組みです。AIの元々の知識だけに頼らず、根拠となる文書を参照して回答するため、社内の固有情報にも対応でき、答えの根拠となる出典も示せるようになります。

あなたの会社でいうと

業種を選ぶと、あなたの会社の例えが最初に表示されます。

  • 書類・規程参照型のケース

    稟議書の作成前に関連する社内規程を書庫から探し出し、担当者に手渡してから稟議を書かせる仕組みのようなものです。

  • 受発注・在庫型のケース

    見積を出す前に取引先ごとの掛率表と在庫を倉庫から引っ張ってきて、それを見ながら回答させる受発注担当者のようなものです。

  • 接客・問い合わせ型のケース

    お客様の質問を受けたら、まず店舗のFAQ集と商品情報を確認してから接客する新人スタッフのようなものです。裏で必ず資料を見ます。

  • 製造・現場型のケース

    作業指示を出す前に該当機種の図面と過去の検査記録を書棚から取ってきて、それを見ながら判断する工場長のようなものです。

  • 専門サービス型のケース

    案件レビューの前に類似案件の提案書と工数実績を過去アーカイブから拾い上げ、それらを踏まえて助言するベテランのようなものです。

役員向けの1行

自社の文書を根拠に答えさせる仕組み。ハルシネーション対策の本命です。

よくある誤解

入れれば精度が上がると宣伝されがちですが、元の文書が整理されていないと逆に間違いが増えます。文書側の整備状態が先に問われます。

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