ケーススタディ：LLMとRAGを活用したAI社内ポリシーチャットボット
Case Studies Home 背景組織の成長に伴い、従業員が人事ポリシー、ITセキュリティガイドライン、休暇規定、出張費の精算手続きなどの社内ポリシーに関する質問に迅速に答えを見つけることが難しくなっています。これらのドキュメントは通常、長文でさまざまな形式で保存されており、検索しづらい状況です。この課題を解決するために、Large Language Models（LLM）とRetrieval-Augmented Generation（RAG）を活用したAIチャットボットのPoC（概念実証）が開始されました。目的は、従業員が自然言語インターフェースを通じて、正確かつ文脈に即した情報を取得できるようにすることです。 課題従業員がポリシー情報にすぐアクセスできる手段がなかったドキュメントを手動で検索するのは時間がかかり非効率的人事および管理部門に同じような問い合わせが繰り返され、業務負荷が増加ソリューションはデータのプライバシーを確保し、外部サービスに情報を開示しない必要があった ソリューションドキュメントの取り込みとインデックス作成対応ファイル形式：PDF、DOCX、TXTドキュメントは段落単位で分割され、Sentence Transformersを用いて埋め込み生成埋め込み情報は高速検索のため、ローカルのFAISSベクターデータベースに保存LLMとRAGの統合LangChainを使用してOpenAI GPT-4を統合ベクターストアから関連コンテンツを抽出し、LLMの回答を文脈に基づいて生成全ての回答に出典ドキュメントとセクションの参照を含め、透明性を確保クエリインターフェースReactでシンプルでレスポンシブなWeb...
Read More
