RAG活用のAI開発
散らばった社内ドキュメントを、根拠付きで答えるAIへ。検索（Retrieval）と生成（Generation）を組み合わせたRAGを、設計から実装まで手がけます。
社内の知識を、答えるAIに。
こんな方へ
- 社内ドキュメント検索をAIで実装したい事業者
- 問い合わせ対応・ヘルプデスクをAIで効率化したい担当者
- 蓄積したナレッジを“使える形”で活用したいチーム
こんな悩み、ありませんか
多くの方が同じ場所でつまずきます。
汎用チャットAIは社内の事情を知らない
ChatGPT等は一般知識には強いが、自社のドキュメントや規程には答えられない。出典も示せない。
ナレッジが探せず、同じ質問が繰り返される
情報は溜まっているのに見つからない。問い合わせ対応に人手が取られ続ける。
ハルシネーションが怖くて本番に出せない
それらしい嘘を返すAIは業務で使えない。根拠の提示と精度の担保が必要。
提供できること
RAG活用のAI開発で、Fiidia が手がける具体的な価値です。
RAGシステムの設計・実装
ドキュメントの取り込み・分割・ベクトル化・検索・回答生成までを一貫設計。出典リンク付きで根拠を示せる形にします。
ナレッジ／問い合わせチャットボット
社内ドキュメント検索や問い合わせ応答のチャットボットを構築。既存のナレッジを“答えるAI”に変えます。
精度と運用の両立
検索品質・プロンプト・評価の作り込みでハルシネーションを抑制。ドキュメント更新に追従できる運用まで設計します。
進め方
対象データの確認
どの文書・データを答えさせたいかを整理し、量・形式・更新頻度を把握します。
RAG設計
分割・埋め込み・検索・生成の方式と、出典提示や評価方法を設計します。
実装 / 精度調整
検索とプロンプトを作り込み、回答の精度と根拠提示を検証します。
組み込み / 運用設計
チャットUIやSlack等へ組み込み、ドキュメント更新に追従する運用を整えます。
実装の裏付け
- Ollama + ChromaDB によるRAGの自社構築経験（ローカルLLM + ベクトルDB）。
- Gemini ほか各種LLMを用いた活用・実装経験。
- 社員日報のフィードバックAIなど、業務に組み込むAIの実装経験。
よくある質問
社外にデータを出したくありません。+
ローカルLLM（Ollama 等）+ ローカルのベクトルDBで、データを外に出さない構成も実装可能です。要件に合わせて選定します。
回答の正確さはどう担保しますか？+
出典リンクの提示、検索品質の作り込み、回答の評価セットでの検証を通じて、根拠を示しながら精度を高めます。
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