社内独自データを含めた複数データソースを組み合わせてタスクを実行する社内専用ChatGPT様チャットインターフェースの構築を行ないます。
できること
イントラ上に散逸したファイルやFAQリストから抽出したテキストに基づく社内ナレッジを学習させたChatGPT様チャットインターフェースを構築することで、ユーザーの質問に応じて、独自データを含むデータソースから回答を生成。
技術背景
最先端の生成AI技術であるRAG（Retrieval Augmented Generation）技術を用いています。
参考：RAG（Retrieval Augmented Generation）とは？
LLMをそのまま利用すると、学習時のデータに含まれている内容以外の質問には回答ができない、または誤った回答を返してしまう問題があります。
そこで、あらかじめ社内独自データを含むデータソースを準備することで、高精度かつ実際の文書データに紐付いた回答を生成することを可能にします。
