RAG Solutions

RAG System Overview

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルと情報検索システムを組み合わせた技術です。企業の内部データ・知識ベースを活用して、より正確で文脈に適した回答を生成します。

高精度検索: ベクトル検索による意味的類似性の高い情報取得。

文脈理解: 企業固有の文脈・専門用語を理解した回答生成。

リアルタイム更新: 最新情報の継続的反映・知識ベース更新。

Common RAG ChallengesRAG開発でよくある課題

検索精度の低さ
適切な情報を検索できず、関連性の低い情報に基づいた回答が生成される。結果として回答品質が不安定。
データ分割の複雑さ
企業文書を適切なチャンクに分割する方法が不明確。文脈が分断され、情報の整合性が保てない。
ハルシネーション
LLMが存在しない情報を生成してしまう。企業利用では事実性の担保が重要だが、制御が困難。

APTO's RAG Solutions専門家品質で課題を根本解決

専門家によるデータ構造化

各業界の専門家が企業文書を分析し、最適なチャンク分割・メタデータ付与・検索インデックス設計を実施。

意味的文書分割
専門用語辞書構築
階層的情報構造化

高精度検索システム

ハイブリッド検索（ベクトル+キーワード）とリランキングにより、関連性の高い情報を確実に取得。

ハイブリッド検索技術
意味的類似度計算
動的リランキング

事実性検証フレームワーク

多重検索・クロスチェック・信頼度評価により、ハルシネーションを防止し、事実に基づく回答を保証。

多重情報源検証
回答信頼度評価
ソース引用・トレーサビリティ

Use CasesRAGシステムの活用分野

企業ナレッジベース

社内文書・マニュアル・過去事例を統合したAIアシスタント。従業員の業務効率化・知識共有を促進。

社内FAQ自動回答
業務マニュアル検索
過去事例・ノウハウ活用
新人教育・研修支援

［実績］: 問い合わせ対応時間 -62%

カスタマーサポート

製品情報・トラブルシューティング・過去の対応履歴を統合した高度なサポートシステム。

製品情報自動提供
トラブル解決支援
過去事例検索・活用
エスカレーション判定

［実績］: 顧客満足度 +45% / 解決率 +38%

法務・コンプライアンス

法令・規制・社内規程・判例データベースを統合した法的判断支援システム。リスク軽減と意思決定を支援。

法令・規制情報検索
契約書ドラフト支援
コンプライアンスチェック
判例・先例検索

［実績］: 法務作業効率 +85% / リスク軽減

研究開発

学術論文・技術文献・社内研究データを統合した研究支援システム。新技術開発・特許調査を効率化。

論文・文献検索
技術動向分析
特許調査・先行技術検索
研究アイデア創出支援

［実績］: 研究効率 +73% / 新発見促進

Case StudiesAPTO’s RAG Solutions

LLM development at the highest level in Japan. What are the challenges faced by a research team devoted to improving accuracy?

Thank you for taking the time to talk to us today. First of all, can you briefly introduce yourself?: Mr. Sekine: I have been researching natural language for 35 years, and am currently involved in the development of a Japanese LLM at the RIKEN Center for Advanced Intelligence Project (RIKEN AIP). After graduating from the Tokyo Institute of Technology, I joined Matsushita Electronics (now Panasonic). After conducting various research there, I earned a doctorate from New York University and served … More

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Search real estate all over the world at once using satellite data. What kind of future will “WHERE” make possible?

We used harBest to create training data for object detection/annotation and we succeeded in accelerating AI development. What you’ll learn about in this article: ・Satellite images & AI project challenges and solutions・The importance of quality control in annotation data We spoke to Mr. Imagawa of ‘Penetrator’ a startup company from JAXA whose vision is to solve real estate issues from space. First of all, can we ask what your company does? We are creating, in collaboration with JAXA, a product … More

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“I started developing AI behind the scenes at a television station. Now I want to spread this throughout the company”

An initiative by developers who have been involved in TV station broadcasting systems and video analysis to detect abnormalities using AI. In this article you will learn about: ・Using datasets in developing anomaly detection AI・Entertainment industry & AI project launch history We spoke to Mr. Kawashima from Fujimic, who has won Idea Contest awards for building systems that use generative AI. First of all, could you tell us what your company does? We develop and operate business systems and core … More

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Other Use Cases他のユースケースソリューション

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