自社専用大規模言語モデル (RAG) blueqat RAG

■ 導入シーン (※データベース化⇒ベクトル検索に対応可能なベクトル化)
監査法人 企業の監査部門

課題:

・深刻な人手不足

・上場企業監査業務内容の増加等

解決法:

・監査履歴を検索可能なデータベース化

・社内議事録のデータベース化

・不正の手口をデータベース化し、アラーム立てる

提案:

会計監査・業務監査・内部監査・外部監査に役立つ自社、外部の情報をデータベース化し、自分専用AI監査業務アシスタント確保

企業R&D部門

課題:

・過去の論文、特許、社内開発記録を活用したい

・限られた人数で開発速度を上げたい

解決法:

・論文、特許、社内開発記録を検索可能なデータベース化

・ソフトウェア開発記録をデータベース化

提案:

・テーマ別、多様な検索手法(キーワード、図面等)を用いていつでも検索

知的財産、開発部門

課題:

・申請したい特許の新規性を確認したい

・異議申し立ての根拠がほしい

解決法:

・関連特許を検索可能なデータベース化

提案:

・自社、他社特許ををデータベース化し、ジャンル別、多様な検索手法(キーワード、図面等)を用いていつでも検索

法律事務所

課題:

・企業法務関連業務の負荷増

・裁判長期化、件数増加

解決法:

・過去の案例、判決をデータベース化する

・法務資料をデータベース化する

提案:

・過去の案例、判決データベース化、自分専用AI業務アシスタント

・法律やの専門分野での情報検索と分析

チャットポット

課題:

・常に回答精度を上げなければならない

・導入後もメンテナンスが必要

・長文で複雑な文章には回答できない

解決法:

・過去のやり取りデータベース化

提案:

・過去のやり取りをデータベース化し、繰り返して学習させ、回答精度を上げる

・顧客サポートとFAQ自動化の度合いを上げる

自治体業務・予算最適化

金融商品(保険・投資)

医療分野での症状や治療方法などの情報の迅速な入手、医学などの専門分野での情報検索と分析

情報収集・市場調査・分析(大学、コンサルティング会社)

製造業での設備故障等のトラブルに迅速に対処

自然な会話で制御する作業ロボット

ECサイトでの商品レコメンデーションや個別のアドバイスに応用

コンテンツ生成と記事作成

不動産売買賃貸情報物件情報庫、オンライン内覧

御社専用LLMモデルお作り致します。
■見本
【キング・テック専用日本語中国語に強いモデルAlibaba Qwen入り】
当社のビジネス範囲、Perfect完璧にまとめてくれました!

【仕組】
検索DB(オブジェクト)とLLMをくっつけた製品。簡単に企業のLLMが作れます。
知識は検索DBから取って来るのですが、検索DBを簡単に作ったり読み込めて、LLMに組み込めます。
RAGを活用したことで、回答精度向上に繋がります。
【無料お試し】
https://ef3b2ef51ef5486bdf.gradio.live/
(ID PWお問い合わせください。)
【OnDemandウェビナー15.5分】
【詳細】

blueqat(株)で用意したRAGのマネージドのシステムを外部に提供させていただきます。

これを利用することで、PythonのプログラミングなしでRAGやLLMを利用することができます。

特徴としては、

・ログインするだけで機能が使える

・プログラミングは不要

・必要な機能に制限しているので迷わない

・すぐにLLMを自社に利用できる

Gradio製です。

今回のシステムは、3つの部分で構成されています。

1、ベクトル検索用のDB登録機能

2、ベクトル検索お試し機能

3、RAG利用機能

です。こちらを使うと簡単に企業でRAGをつくることができます。詳しく機能をみます。

1、ベクトル検索用のDB登録

入力側:こちらはウェブサイトのURLを入れることで、そちらのデータを保存します。その際にチャンクという塊に分割をします。そのサイズを指定できます。さらに、前後のつながりを考えた時にオーバーラップと言ってのり代をとってくれます。そのサイズを指定します。

出力側:こちらには、登録されたDBのindex数が表示されます。取り出したデータを分割した数です。また、保存されたDBの名前が出力されます。

2、ベクトル検索お試し機能

こちらは、いま作ったDBを使って類似度を検索できます。RAGでは最初に検索をします。今回は入力したプロンプトから似た文章を5つ似ている順に出力し提供してくれます。

入力側:DB名とクエリと呼ばれるプロンプトです。出力は類似度順に5つ候補が出ます。

3、RAG利用機能

最後にRAGになります。こちらは、作成したDBとプロンプトを使ってさらに調整をして文言を生成できます。