生成AIのSELFBOT、ドキュメント解析において、RAGの高い精度を
実現するアップデート
企業におけるAI活用が加速する中、社内ドキュメントや業界知識などを効果的に活用するためのRAG（Retrieval Augmented Generation）技術が注目されています。SELF株式会社が提供する「SELFBOT」は、自社開発のコミュニケーションAIとChatGPTを連携させたシステムで、今回、ドキュメント解析精度を向上させるアップデートを行いました。この革新的なアップデートにより、企業のAI活用がより一層促進されることが期待されます。
RAG技術の重要性と現状の課題
RAGは、LLMの訓練データの限界を補うために、企業独自のルールやナレッジを外部ソースとして検索拡張する技術です。この技術は、ハルシネーション低減にも効果があり、AI応用の可能性を大きく広げるものとして重要視されています。しかし、現状では社内ドキュメントの形式やページ構成の複雑さ、表の存在などにより、生成AIの回答精度に差が生じているのが実情です。
SELFBOTのドキュメント解析精度向上
SELFBOTでは、Azure経由で生成AIを提供し、機械学習を応用したAI Document Intelligenceを活用することで、複雑なドキュメント構造や表データにも高い精度で対応できるようになりました。ドキュメント構造を正確に把握し、要素分解しつつインデックス構造に変換することで、生成AIのより正確な情報検索と情報対応が可能となっています。さらに、SELFBOTは導入の手間を大幅に削減し、管理画面での維持管理も容易であるなど、企業のAI活用を強力にサポートします。
SELF株式会社が提供する「SELFBOT」は、自社開発のコミュニケーションAIとChatGPTを連携させたシステムで、今回、ドキュメント解析精度を向上させるアップデートを行いました。RAG技術は、企業独自のルールやナレッジを外部ソースとして検索拡張する重要な技術ですが、現状では社内ドキュメントの形式やページ構成の複雑さなどにより、生成AIの回答精度に差が生じています。SELFBOTは、機械学習を応用したAI Document Intelligenceを活用し、複雑なドキュメント構造や表データにも高い精度で対応できるようになりました。また、導入の手間を大幅に削減し、管理画面での維持管理も容易であるなど、企業のAI活用を強力にサポートします。RAG技術の進化とSELFBOTのようなシステムの普及は、企業におけるAI活用の可能性を大きく広げ、業務効率化や顧客対応の質の向上に貢献すると期待されます。