「ファイル管理＋生成AIナレッジ検索システム」のサービスを開始しました

Azure OpenAI Serviceのオーケストラータ機能を活用することで、RAG (Retrieval-Augmented Generation) の構築を簡単に実現できます。

独自データに基づくカスタムAIモデルの構築
自社の製品情報、サービス内容、社内ドキュメントなどの独自データを学習させることで、ビジネスに特化したAIモデルを構築できます。

ドメイン固有の知識を持つAIアシスタントの開発
RAGで学習させたモデルを使用することで、特定の分野に精通したAIアシスタントを開発できます。
顧客サポート、社内ヘルプデスク、専門的な質問応答システムなどに活用できます。

リアルタイムな情報検索と知識抽出
大量の社内ドキュメントや製品情報を学習させたモデルを用いることで、必要な情報をリアルタイムに検索・抽出できます。
情報のアクセシビリティが向上し、業務効率化が期待できます。

ビジネスプロセスの自動化
RAGで学習させたモデルを活用することで、業務フローの一部を自動化できます。
例えば、問い合わせ内容に応じて適切な部署へ自動転送するシステムや、定型業務の自動化などが可能です。

※Retrieval-Augmented Generation は、外部ソースから取得した情報を用いて、生成 AI モデルの精度と信頼性を向上させるテクノロジです。

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「ファイル管理＋生成AIナレッジ検索システム」では、Retrieval Augmented Generation(RAG) パターンを使用して、独自のデータに対してChatGPT のような体験を作成するためのいくつかのアプローチを示しています。ChatGPT モデル（gpt-35-turbo）にアクセスするために Azure OpenAI Service を使用し、データのインデックス作成と検索に Azure AI Search を使用しています。

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