表や図など複雑なドキュメントを解析し、高精度な回答を生成するRAGをノーチューニングで
構築可能社内ナレッジをすばやく取り込み、AIによる高度な回答で業務自動化をサポート

当社は、表や図など複雑なドキュメントを解析し、高精度な回答を生成するLLMを、ノーチューニングで構築可能な独自AIプロダクト「Super RAG™パッケージ版」を、1月24日（金）より販売開始します。

導入方法の詳細については、以下の「Super RAG」資料請求ページよりお問い合わせください。なお、今回の発売を記念し、「Super RAGパッケージ版」の基本的な機能やUIを短期間で試すことができる無償トライアルも受け付けます。

「Super RAG」資料ダウンロードはコチラ
https://contents.cinnamon.ai/download/wp_superrag_dl_lp

「Super RAG パッケージ版」は、企業が保有するデータの8割を占めると言われる、データ活用に適さない非構造化データを独自のドキュメント解析技術により高度に解析し、コンテンツタイプに合わせた最適な構造化を可能にすることで、LLMの高精度な回答生成による業務自動化を実現します。文書内コンテンツ単位の関係性を利用したグラフデータベースを利用した高精度な検索、シンプルなUIやAPIベースでの各種システムやアプリケーションとの接続をワンストップで提供します。（ノーコードによるAIアシスタントの作成機能を3月に実装予定）

幅広い業務で導入することが可能で、例えば決算書や技術情報、社内規定など膨大かつ専門的な資料を簡単に取り込み、適切な回答をLLMがすばやく生成*することで業務効率化を実現します。また、問い合わせ対応やビジネスプラン創出、報告書作成、インシデント予測といった専門知識が必要な業務のほか、暗黙知が求められるような少量多品種業務などでも活用することできます。*ドキュメントの種類により回答精度に差があります。

業務自動化を高度に支援するRAGシステムを低コストですばやく構築可能

ChatGPTのようなLLMを業務自動化に活用する方法として、RAG（Retrieval Augmented Generation = 検索拡張生成）を導入する企業が増えています。RAGは、LLMが回答を生成する際に特定の情報を適切に組み合わせることで、回答精度を向上させる技術です。企業が保有する独自情報には、表やグラフなどの複雑な形式の書類（非構造化データ）が多く、これらのデータを精確にLLMに取り入れ、業務に活用可能な回答精度を実現するためには、高度なRAGシステムが必要です。

当社では2024年3月より、一般的なRAGでは困難な、大量で複雑な形式の非構造化データ（図表を含む営業パンフレットや事務手順書、社内規定など）を自動的に構造化することで、回答生成や文書生成等が可能となる「Super RAG」を、個社ごとにカスタマイズし提供してまいりました。「Super RAG」は3つの独自技術「ドキュメント構造解析」「独自検索システム」「プロンプト最適化」を、Azure OpenAI Serviceなど、既存のLLMサービスと組み合わせることで、正確かつ高度な回答を生成可能にします。膨大な自社データを活用できる生成AIをさまざまなビジネスシーンに取り入れることで、複雑な書類からの情報抽出や資料の自動生成など、本質的なDX・ハイパーオートメーションを推進します。

一般的なRAGの課題を解決する 「Super RAG」

一般的なRAGを利用したシステムは、ドキュメントやユースケースに合わせたチャンキング、記載内容に合わせたメタデータの付与、データ加工のプロセスなどに課題があり、回答精度の向上にはドキュメントやユースケース単位で個別のカスタマイズ（AIチューニング作業）が必要とされます。そのため、膨大なカスタマイズ費用が掛かるなど、ROI観点からRAGの導入およびLLM業務利用の拡大は困難となるケースが少なくありません。

「Super RAGパッケージ版」は、独自のAI技術（AIモジュール群）を組み合わせることで高度に汎用的なデータ加工（大量かつ図表を含む文章のチャンキング・メタデータ付与）を実現し、ノーチューニングで高精度の回答生成を実現します。 

「Super RAG」 の技術例

　一般的なRAG技術では、テキスト間の意味的な類似性を利用したベクトル検索を行うが、文字列が類似した無関係なコンテンツまで検索してしまうケースが多いことが回答精度低下の要因となっています。（下図左）「Super RAG」では文書構造を解析した上で、コンテンツ単位に分割・分類し、その後各コンテンツ同士の関係をグラフ形式で構造化してデータベースに格納することにより、コンテンツ間の関係性を利用した検索を行うことで精度向上を実現します。（下図右）

また、複雑なドキュメントをLLMにそのまま投入する場合では、一律のチャンクサイズで切り分けてしまうため、プロンプトに関係のない情報が入り、回答精度が下がることが分かっています。「Super RAGパッケージ版」では、ドキュメントをコンテンツのタイプごとに最適なチャンク分割（チャンキング）をすることで、回答精度向上や計算負荷低減を実現しています。

「Super RAGパッケージ版」 の利用料

　「Super RAGパッケージ版」はシナモンAIクラウド環境または、外部クラウド環境（どちらもMicrosoft Azure）のいずれかで導入することができます。また、ドキュメント活用の検証や各種サポートを含む「検証パッケージ」も用意しています。詳しくは当社HPのSuper RAG資料請求ページよりお問い合わせください。

「Super RAG」資料ダウンロードはコチラ
https://contents.cinnamon.ai/download/wp_superrag_dl_lp

Super RAGの今後のアップデートについては、随時プレスリリースや当社ホームページなどで発表してまいります。

※本プレスリリースに記載されている「Super RAG™」は、株式会社シナモンの商標です。
※本プレスリリースに記載されている内容は予告なく変更となる場合があります。