AIを御社のビジネスデータに接続。ドキュメント、データベース、APIから正確で最新の回答をLLMに提供するRAGシステムを本番環境で構築します。
RAGを理解する
RAG（検索拡張生成）は、LLMを御社の独自データに接続するアーキテクチャです。学習データのみに頼るのではなく、LLMがレスポンスを生成する前にドキュメント、データベース、APIから関連情報を検索し、御社の実際のビジネスデータに基づいた正確で引用付きの回答を提供します。
社内ナレッジベース、会社方針、商品カタログ、法的文書、医療記録など、モデルの学習データに含まれていないデータについてAIが回答する必要がある場合にRAGが必要です。「当社のポリシーではXについて何と言っていますか？」「契約Yの関連条項を見つけて」— これがRAGのユースケースです。
構築内容
判断ガイド
データが頻繁に変更される場合（ドキュメント、ナレッジベース、商品カタログ）。出典参照付きの引用裏付け回答が必要な場合。汎用LLMを使いつつ御社のデータから回答させたい場合。RAGは構築が速く更新も容易。
最適：動的データ、コンプライアンス、ナレッジベース、カスタマーサポート
特定の文体、ドメイン語彙、専門的な推論をモデルに学習させる必要がある場合。データが安定しており頻繁に変更されない場合。大量処理でクエリあたりのレイテンシとコストを下げたい場合。ファインチューニングはモデル自体を変更。
最適：専門的なトーン、大量処理、ドメイン専門知識
技術スタック
プロセス
データソース、ドキュメントタイプ、更新頻度、品質を分析し、最適な取り込み＆チャンキング戦略を設計します。
ベクトルデータベース選定、エンベディングモデル選択、検索戦略、リランキングアプローチ — すべて72時間以内に固定スコープ提案書としてドキュメント化。
シニアエンジニアがパイプラインを反復的に構築。毎週の精度ベンチマーク、検索品質テスト、ライブデモを全工程で実施。
本番デプロイメント、モニタリングダッシュボード、精度追跡、コスト最適化、オプションの継続メンテナンス。
費用
すべてのRAGプロジェクトは固定スコープ。合意した価格がお支払い額 — 時間課金なし、予期しない請求なし。
6〜10週間
単一データソース（例：PDFナレッジベース、ヘルプドキュメント）。取り込みパイプライン、ベクトルデータベース、検索、LLMインテグレーション、基本評価を含む。
10〜20週間
複数データソース（ドキュメント、データベース、API、Slack、メール）。高度なチャンキング、ハイブリッド検索、リランキング、権限・アクセス制御、包括的な精度ベンチマーク。
RAGはLLMを御社の独自データ（ドキュメント、データベース、API）に接続し、学習データだけでなくビジネス情報を使って正確に質問に回答できるようにします。AIに御社の知識の検索可能なライブラリを与えるようなものです。
マネージドのシンプルさと高速スケーリングにはPinecone、ハイブリッド検索（キーワード＋セマンティック）にはWeaviate、すべてをPostgreSQLに統一したい場合はpgvectorを推奨します。データ量、クエリパターン、運用上の好みに基づいて選定をお手伝いします。
適切に構築されたRAGシステムは、ドメイン固有の質問で85〜95%の精度を達成します。検索品質と回答精度を継続的に測定する評価パイプラインを設置し、チャンキング、エンベディング、リランキングを最適化して精度を向上させます。
はい — それがファインチューニングに対するRAGの最大の利点の一つです。新規・更新ドキュメントを自動的に処理するインクリメンタル取り込みパイプラインを構築するため、AIは常に最新のデータにアクセスできます。
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