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RAG文書対話AI
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。 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。
保険証の情報抽出
お客様は約200名の従業員にデータ入力の仕事を割り当てていますが、これは高コストで時間がかかり、データ入力プロセスで人為的ミスのリスクが依然としてあります。入力する情報量の多い文書は保険カードと請求書の2種類があります。 それらはこのプロセスに対してより迅速かつ費用対効果の高い方法を見つける必要があります。 複数のAIモデルを組み合わせて総合的なソリューションを作成します。 1. Image Processingを使用して画像を再編集します（撮影角度、撮影方向、ぼやけ、影など）。 2. Object Detectを使用して、必要な情報を含む領域を検出します。 3. 情報の読み取り： - 保険カード：OCRを使用して読み取ります。 - 請求書：印刷文字と手書きを両方ともOCRで読み取ります。Logo searchingを使用して、供給業者情報を収集して分類します