社内GPT・RAG構築・ナレッジAI

社内データの棚卸しと構造化設計

対象となる社内文書・データソースを洗い出し、AI検索に適した構造化戦略を設計します。データの品質評価、フォーマット統一、メタデータ設計を行います。

Method

• データソースインベントリ

• データ品質アセスメント

• チャンキング戦略設計

• メタデータスキーマ設計

Output

• データ構造化計画書

• メタデータ定義書

RAGアーキテクチャ設計と構築

ベクトルデータベースの選定、Embedding モデルの評価、検索パイプラインの設計を行い、高精度なRAGシステムを構築します。ハイブリッド検索やリランキングの導入も検討します。

Method

• ベクトルDB選定・構築

• Embeddingモデル評価

• 検索パイプライン設計

• リランキング実装

Output

• RAGシステム

• 検索精度評価レポート

社内GPTインターフェース開発

構築したRAG基盤の上に、社員が日常的に使える対話型インターフェースを開発します。アクセス権限管理、回答の出典表示、フィードバック機能を実装します。

Method

• チャットUI開発

• 権限管理実装

• 出典表示機能実装

Output

• 社内GPTアプリケーション

• 管理者ダッシュボード

精度改善とナレッジ運用設計

実運用データに基づくRAGの精度改善サイクルを設計します。新規文書の自動取り込み、古いデータの更新フロー、利用ログ分析による継続的な品質向上の仕組みを構築します。

Method

• 精度評価・改善サイクル設計

• 自動インデックス更新設計

• 利用ログ分析

Output

• 精度改善レポート

• ナレッジ運用ガイドライン

• 利用状況分析ダッシュボード