エンタープライズRAGナレッジベース

エンタープライズRAGナレッジベース

ベクトル検索 + ナレッジグラフ + LLM推論

最新のRAG(検索拡張生成)技術を採用し、Milvus/Pineconeベクトルデータベース、Neo4jナレッジグラフ、主要なLLMを組み合わせ、企業ナレッジ検索とQ&Aのすべての回答を原文の出典まで辿れるようにします

コア技術能力

マルチモーダル文書解析

マルチモーダル文書解析

PDF/Word/Excel/PPT/画像/スキャン文書をサポート、OCR+表構造の復元+レイアウト分析により、スキャン文書や複雑な表も検索対象になります

ハイブリッドナレッジ検索

ハイブリッドナレッジ検索

ベクトル検索+キーワード検索+ナレッジグラフ検索、BM25+Dense Retrieval融合アルゴリズム

エンタープライズベクトルデータベース

エンタープライズベクトルデータベース

Milvus/Pinecone/Weaviate/Qdrantをサポート、1000万ベクトルをミリ秒で検索

ナレッジグラフ推論

ナレッジグラフ推論

Neo4j/ArangoDBでエンティティ関係ネットワークを構築、マルチホップ推論とパス照会をサポート

技術的優位性

高精度RAGアーキテクチャ

最新のRAG 2.0アーキテクチャを採用、クエリ書き換え+マルチパス召喚+精密リランキング。ベクトルとナレッジグラフのハイブリッド検索で、回答は原文の出典付きで一件ずつ追跡できます

  • HyDE仮説文書拡張
  • マルチベクトルインデックス(Dense+Sparse)
  • LLM支援リランキング
  • コンテキスト圧縮とフィルタリング

エンタープライズナレッジグラフ

エンティティ関係を自動抽出し、ドメインナレッジグラフを構築、グラフ推論とパス照会をサポート

  • NER固有表現認識
  • 関係抽出と整合
  • オントロジー構築と統合
  • マルチホップ推論照会

プライベート・セキュア展開

ローカル/プライベートクラウド展開をサポート、データはイントラネット内に留まり、MLPS 2.0/GDPR準拠

  • エンドツーエンド暗号化(AES-256)
  • きめ細かいアクセス制御(RBAC)
  • 完全な監査ログ
  • 国産化対応サポート

コアアプリケーションシナリオ

エンタープライズインテリジェントカスタマーサービス

7x24時間インテリジェントQ&A、ナレッジベースはリアルタイム更新。回答できない質問は自動で有人対応に引き継ぎ、新しいナレッジとして蓄積します

R&Dナレッジアシスタント

技術文書・APIドキュメント・コードリポジトリを横断検索。一度の質問で複数文書の検索と要約までカバーし、一件ずつ開いて確認する作業を置き換えます

法務コンプライアンスレビュー

契約条項の逐条比較、法規制ナレッジベース、リスク箇所の特定と根拠条文の出典明示

トレーニング学習システム

インテリジェントトレーニングアシスタント、社内資料に基づく試験問題の生成、職種に応じた学習パスの推奨

YGG 自社構築のアプリケーション事例

1000万規模の文書チャンクに対応したナレッジベース検索、マルチターンQ&Aと出典引用をカバー

DataWeaver 数织云 - DB横断のナレッジ・データQ&A

DataWeaver 数织云 - DB横断のナレッジ・データQ&A

Knowledge エージェントがRAG文書QAとナレッジグラフを PostgreSQL / MySQL / Oracle / ClickHouse / MongoDB に接続し、自然言語ひとことで横断的なフェデレーション検索を実行します。詳細は /cases/dataweaver

Siemens SCL 自動生成エージェント - 産業ナレッジベース3層構造

Siemens SCL 自動生成エージェント - 産業ナレッジベース3層構造

言語層(SCL構文 + IEC 61131-3)、テンプレート層(モータ / 弁 / PID / 順序制御 / 安全インターロックのFB)、規約層(変数接頭辞 + FB番号 + コメント)の3層がコード生成を支え、生成結果は必ず有資格の電気エンジニアが審査します。詳細は /cases/scl-agent

町村医療エージェント - 政策・一般疾患のQ&A

町村医療エージェント - 政策・一般疾患のQ&A

政策文書と一般疾患ハンドブックを一括取り込み、自動でチャンク化・ベクトル化。pgvector のベクトル検索とキーワード検索を併用し、回答は衛生院が登録した文書のみに基づき出典付きで返します。詳細は /cases/clinic-agent

エンタープライズRAGナレッジベースを体験

30日間無料トライアル、専門技術チームが1対1の展開サポートを提供

FAQ

知识库常见问题

RAG 知识库的准确率如何?

我们不报单一准确率数字——脱离评测集的准确率既不可比也不可验证。机制上采用 RAG 2.0 混合检索(向量 + 知识图谱 + 语义摘要),每条回答都带可回溯到原文的出处引用,检索不到时拒答而不是凭模型记忆编答案。验收按检索召回率、回答正确率、幻觉率、拒答表现四项分开测,评测集由客户业务方编写(建议 100-300 条真实问题 + 参考答案)。

知识库支持哪些文档格式?

100+ 种:PDF、Word、Excel、PPT、TXT、Markdown、HTML、JSON、XML 等,支持图片 / 表格 / 公式 OCR 解析。单文档最大 500 MB,批量导入最大 10 GB。

可以私有化部署吗?

是。默认交付形态就是私有化部署——本地机房、客户 VPC、专有云均可。数据不出企业边界,AES-256 静态加密,符合等保 2.0 / ISO 27001 对齐要求。