RAG（検索拡張生成）技術に基づくエンタープライズ向けインテリジェントQ&Aシステムで、クラウドデスクトップの知識をすぐに活用
RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合了检索与生成的AI技术。 系统会先从ナレッジベース中检索相关文档片段，再将这些内容作为上下文传递给大模型，生成精准的答案。
PDF・Word・TXTなどの形式に対応し、テキスト内容を自動で解析・抽出
長文を800字程度の段落に分割し、文脈のつながりを保持。
Embeddingモデルでドキュメントチャンクをベクトルに変換し、インデックスを構築
ユーザーからの質問
質問をベクトル化し、ナレッジベースから類似度上位Top-Kの文書片を検索
検索した文書をコンテキストとして、Qwen2.5を呼び出して回答を生成します。
回答と引用元を返し、追跡検証に対応
PDF/Word/TXT の解析に対応し、自動チャンク化・ベクトル化を行い、進捗をリアルタイムで追跡します。
文書チャンク、ベクトルインデックス、検索履歴など9つのテーブルを自動でデプロイ・アップグレード
コサイン類似度に基づくベクトル検索で、Top-K設定としきい値フィルタリングに対応します。
RESTful APIインターフェース、ストリーミング出力とバッチQ&Aに対応
製品ドキュメントやFAQなどのナレッジベースを基に、よくある質問へ自動回答し、サポートコストを削減して応答速度を向上させます。
社内文書、技術マニュアル、操作規程を一元管理し、従業員がいつでも検索でき、業務効率を向上。
教材や講義資料を知識ベース化し、学生はいつでも質問でき、個別最適化された学習サポートを受けられる。
運用保守ドキュメントや障害対応マニュアルに対するインテリジェント Q&A で解決策を素早く特定し、障害復旧時間を短縮します。
法規文書や制度規程をスマートに検索でき、業務操作がコンプライアンス要件を満たし、監査で追跡可能であることを保証します。
製品マニュアルやユーザーレビューに基づいてパーソナライズされた推薦を生成し、ユーザー体験とコンバージョン率を向上させます。