RAG文書対話AI
問題
|
クライアントは日本国内の大手テック企業であり、各部門にまたがる膨大な量の社内ドキュメントを保有しています。
これらの資料はPDF、Excel、表、画像など多様なフォーマットで構成されており、部門ごとに独自の略語や内部用語が多用されています。また、文書間で相互参照（reference）が多く、複雑な規定やプロセスの把握が困難です。
|
|---|---|
ソリューション
|
最新のRAG技術とAzure Document Intelligence、Azure AI Search、さらにNeo4jによるGraph RAGを活用し、複雑な社内知識の構造化・検索・対話AIシステムを構築しました。
AIは各種ドキュメントを自動で解析・インデックス化。略語や内部用語を同義語辞書で正規化し、文書内の相互参照をグラフ構造で管理。ユーザーは自然言語で質問するだけで、AIが最適な情報や関連資料を横断的に検索・提示します。
|
結果
|
導入後、クライアントの従業員の情報検索・自己解決スピードが大幅に向上。略語や複雑な参照関係もAIが自動で認識・説明するため、部門横断的なナレッジ共有が促進されました。
継続的なナレッジグラフの自動拡張とAI検索強化により、常に最新かつ信頼性の高い情報提供を実現しています。
|
技術
|
Azure Document Intelligence
Azure AI Search
Graph RAG with Neo4j
LLM-powered RAG pipeline
Python、secure enterprise web UI
|