DTC、LLMへの企業独自データ取り込み技術ノウハウを集約した「多機能RAGアプリ」開発

デロイト トーマツ グループのデロイト トーマツ コンサルティング（以下、DTC）は、生成AIを用いて企業の独自データを利活用するため、大規模言語モデル（以下、LLM）に企業のデータベースを接続するRAG（Retrieval Augemented Generation）の実装推進を行う。今回、そのサービス強化のためRAGの利便性・精度を向上する複数技術搭載の多機能RAGアプリケーション（以下、多機能RAGアプリ）を開発したと発表した。

RAGは生成AIが企業内の既存知識や蓄積データを活用するには有用な手段だが、ビジネスで利活用するための技術課題が複数顕在する。例えば、大量のドキュメントの中からの必要情報の検索や、ドキュメント内のグラフ等の視覚的情報の読み取りが不可能である。DTCでは、多様な生成AIプロジェクトにおいて上記のような課題に向き合い、その技術ノウハウから特に利便性や精度向上に寄与する技術を集約し、本アプリの開発を行った。

■多機能RAGアプリの主機能

・検索精度向上のための機能：複雑な問いを単純な問いに分解し、複数回の検索により回答生成を行う「サブクエリ検索」、最初の検索で複数のドキュメントを選別したのち特定のドキュメントに絞ったチャンク（意味のまとまり）単位での検索を行う「2段階検索」

・LLMの回答分野拡張のための機能：テキストに加え、ドキュメント内のグラフやチャート等の視覚情報を読み取り可能とする「マルチモーダル」、業界や自社特有の用語定義を登録し、その定義に基づく回答生成を行うための「独自用語集」

・回答精度向上のための機能：高評価の回答を優先表示させるために一時保存し検索を経ずに回答生成を行う「回答キャッシュ」、管理者がFAQデータ登録し、それに基づく回答を生成する「FAQ回答」

多機能RAGアプリに付随する「インデックス作成ツール」では、検索用データ作成に当たり検索精度向上のための多様なメタデータ付与やマルチモーダルに対応したインデックス作成機能等が実装されている。これにより、ドキュメントをインプットするだけで多機能RAGに対応したインデックスデータを作成することが可能となっている。

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