汎用的なLLMの推測ではなく、貴社の独自データから正確で出典付きの回答を提供するプロダクショングレードのRAGシステムを構築します。高度な検索、ハイブリッドサーチ、評価主導のイテレーションを実現します。
小さく始める：固定価格のAIパイロット（1ユースケース・3〜4週間・$3K〜$15K） →中核機能
文書構造を保持するコンテキスト対応チャンキング、メタデータ抽出、階層的インデックス化を実装。単純なテスト分割を大幅に超えたアプローチです。
セマンティックベクター検索とBM25キーワード検索、リランキングモデルを組み合わせ、すべてのクエリに対して最も関連性の高いコンテキストを抽出します。
クエリの種類に応じて、完全一致検索、セマンティック検索、構造化データベースクエリなど、適切な検索戦略に自動でルーティングします。
RAGASとカスタム評価指標を使用して、変更のたびに検索精度、回答の忠実度、関連性を測定します。
すべての回答に出典を明示します。ハルシネーションガードレールと信頼度スコアリングにより、根拠ある検証可能な回答のみをユーザーに提供します。
数百万のドキュメントと数千の同時クエリを性能低下なく処理できるベクターストア、ドキュメントパイプライン、APIレイヤーを設計します。
技術スタック
貴社のスケール、インフラ、検索要件に応じて最適なツールを選択します。一律のスタックは採用しません。
開発アプローチ
コードを書く前に、データソース、ドキュメント種別、クエリパターンを監査し、最適な検索アーキテクチャを設計します。
動作するベースラインRAGシステムを構築し、品質ベンチマークを確立するための評価スイートを実行します。
チャンキング、検索、プロンプティングをデータ主導のイテレーションで改善します。すべての変更は評価ベンチマークに基づいて測定されます。
監視、アラート、ドキュメントを含めて貴社のクラウドインフラにデプロイします。システムの所有権はエンドツーエンドで貴社にあります。