生成AI (LLM)+ 文書検索・文書分析ソリューション

文書検索に関する問題点

ナレッジの共有やコンプライアンスの確認など、社内文書の検索は様々なシーンで必要となりますが、いくつかの問題点があります。

 

 

 

　

 

 

 

　　　・どこに自分の欲しい情報があるのかわからない
　　　・その情報が最新のものなのかわからない
　　　・誰かに聞いたほうが早い（その人の時間を奪ってしまう）

 

文書分析に関する問題点

 また、社内に保管された文書を検索するだけではなく、分析することでアクションに繋げようとする会社も多くなってきました。

その中で以下のような事柄が分析者のモチベーションの低下に繋がっています。

 

　　　・傾向で絞っていったとしても最後は文書を読む必要がある
　　　・文書量が多い場合、傾向で絞って読む量を減らすことに限界がある

 

生成AI(LLM)に関する問題点

上記に列記した問題は文書を検索や分析するケースの問題の一部ではありますが、このような問題は生成AIの力で解決できる可能性があります。

ただし、生成AI自体にも以下のような問題が残されています。

 

・ハルシネーション(真実とは異なる情報を生成する)を起こす可能性がある

・ハルシネーションの可能性を減らすためにファインチューニングをしようにもスキルが足りない

・RAGとしてベクトルDBを使う場合も意図しない文章が生成されてしまうことがある

 

 

運用者のスキルとハルシネーション低減のバランスが大事

 

 

★Point

RAGとは？

Retrieval-Augmented Generationのこと。AIに学習されていない事柄に関して、外部の情報を参考にする仕組み。

  

そこで…Watson DiscoveryをRAGとして生成AIアプリを作ってみませんか？

IBM Watson Discoveryを使えば…

 

・Watson Discoveryの機能で対象を生成AIに渡しやすい形に整えることができる

　- メタデータ（作成日、作成者）で絞った対象データを渡す

　- ファセット（カテゴリ）で絞った対象データを渡す

　- 分類器で任意に分類した対象データを渡す

　➡ハルシネーションを抑えながら、AIが参考とする正しいデータを渡すことができる！

 

・運用にファインチューニングといった特別なスキルは必要なし！

 

 

ライトウェルではWatson ExplorerおよびWatson Discoveryの導入経験や検索・分析支援経験を活かして、お客様に最適なWatson Discoveryと生成AIの連携をご提案いたします。

 

 

IBM Watson DiscoveryをRAGとして利用するアプリイメージ

ユーザーインターフェースからWatson Discoveryに検索クエリを送信し、返ってきたドキュメントを生成AIに渡して文章を生成し、その結果をユーザーインターフェースに表示させます。

 

 

 

★Point

IBM Watson Discoveryとは？

Watson Discoveryは膨大な文書から適切な情報を抽出し、パターンや傾向を読み取って効果的な意思決定を支援するテキスト検索・分析エンジンです。文章の構造や特定の業界、企業独自の表現を学習し、お客様の業務をより効率的にサポートできます。

 

※さらに詳しい情報については、日本アイ・ビー・エム株式会社のホームページをご覧下さい。

詳細サイトへ

 

ご提供サービス

- 生成AI検索/分析アプリ作成　スタート検証パック

　・課題ヒアリング

　・POC/POV/MVP

 

- 生成AI検索/分析アプリ作成　スモールスタートパック

　（スタート検証パックをあらかじめ実施頂いている前提）

　・本番設計

　・本番構築

 

※本サービスのWatson DiscoveryはSaaS利用を想定しております。

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