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AWS、社内文書RAGを簡単化。マネージドの知識ベース提供
AWSが6月17日、Bedrockにマネージドの知識ベースを提供した。社内文書をAIに答えさせるRAGの基盤を、つなぎ込みの手間を減らして組める。多様な形式の自動整形や、複数段階の問い合わせに答える検索を備える。社内Q&Aを作りたい企業に直結する。
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AWSが6月17日、Bedrockにマネージドの知識ベースを提供した。社内文書をAIに答えさせるRAGの基盤を、つなぎ込みの手間を減らして組める。多様な形式の自動整形や、複数段階の問い合わせに答える検索を備える。社内Q&Aを作りたい企業に直結する。
SLMとRAGを組み合わせると、社内文書に基づいた質問応答システムをAPIコストゼロ・社外送信なしで構築できる。本記事では構成の全体像、実装ステップ、精度向上のポイント、よくある失敗とその対処を解説する。
Glean・Microsoft Copilot・Difyなど社内文書にAIで質問・検索できるツールを比較。RAGとの関係、選定基準、セキュリティ確認ポイントまで解説する。
社内文書をRAG(検索拡張生成)で活用するとき、アクセス権限の継承・インジェクション対策・データの保存場所など設計上のセキュリティ観点を見落とすと情報漏洩リスクが生まれる。具体的な対策を解説する。
RAGとは、AIが回答を生成する前に外部の文書を検索して参照する技術です。社内規程・製品マニュアル・過去の事例など独自の情報をAIに答えさせたい場合に使います。仕組み・ファインチューニングとの違い・導入事例を解説します。