RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、大規模言語モデル(LLM)に外部データを参照させることで、より正確で文脈に沿った回答を生成する技術です。
LLMがあらかじめ学習した知識だけで応答を行うのではなく、最新の社内文書やナレッジベースなどを検索し、その内容を基に応答を組み立てるため、現場の実務に即した回答を得ることができます。
FAQ対応、社内マニュアル検索、契約文書への回答支援、法務・医療・教育分野での問答など、信頼性や正確性が求められる業務分野での導入が進んでいる注目のAI活用手法です。
RAGを導入するには、以下のような6つの工程を順に整備していく必要があります。
この中でも、もっとも基礎的かつ精度に直結するのが「データの前処理・構造化・アノテーション」です。
東京反訳では、これまで医療、法律、研究、行政分野などで蓄積してきた経験を生かし、検索・生成AIに適したテキスト整備を幅広くサポートしています。
たとえば、次のような対応が可能です。
東京反訳は日本語のプロフェッショナルとして、分野や企業ごとの表記仕様・業務要件に合わせた対応が可能です。音声起こしに由来するデータはもちろん、社内文書やナレッジベース、会話ログなど、あらゆるテキストへの対応経験を生かし、ツールでは対処しづらい記述ゆれや意味のあいまいさにも、人の目と経験を通じて丁寧に対応いたします。
生成AIの限界を補い、より信頼できる回答を提供するRAGの力を最大限に引き出すためには、質の高いデータの整備が不可欠です。
東京反訳は、RAGの基盤となるテキストの前処理・クレンジングを専門に支援しています。部分的な作業のご依頼や、少量の試験データ整備も可能ですので、データ整備に課題をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。