AI

エーアイ

公開：2025-01-17

ストックマークがRAG実用化サービス「SAT」で自動QA評価機能をリリース、RAGシステムの検証工数を大幅に削減へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• ストックマークがRAG実用化サービス「SAT」に新機能を追加
• 自動QA評価機能でRAGシステムの検証工数を大幅に削減
• 評価根拠の明示で最終評価プロセスまでを支援

SATの自動QA評価機能でRAGシステムの精度向上を実現

ストックマーク株式会社は、RAG実用化サービス「Stockmark A Technology」において、新たに自動QA評価機能を2025年1月16日にリリースした。RAGシステムを構築する際に重要な工程であるQA評価において、多様なユースケースに対応しながら精度向上を図ることが可能になっている。^[1]

新機能のリリースによって、RAGシステムの検証において数十パターンのパラメータに対する一括での回答生成が可能になり、データに適したパラメータの早期発見が実現された。また生成AIによる自動評価機能によって、評価時間の大幅な短縮が見込まれる結果となった。

自動QA評価機能では、生成された回答の妥当性を想定回答に基づいて自動評価し、評価を3つの区分で行うことで優先度付けを実現している。さらに評価結果の理由を提示することで、QAの最終評価プロセスまでを支援することが可能になった。

SATの自動QA評価機能の特徴まとめ

SATの詳細はこちら

RAGについて

RAGとは、生成AIのハルシネーション抑制のために既存のデータベースから検索・回答生成を行うシステムのことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 既存のデータベースを活用した情報検索が可能
• 生成AIの回答精度を向上させる仕組み
• 組織固有の専門知識を活用できる機能

RAGシステムを効果的に活用するためには、組織内データの大半を占める非定型ドキュメントを検索可能なデータ形式に変換する構造化が必要となる。SATのような実用化サービスによって、RAGシステムの構築から検証までをワンストップで実現することが可能になった。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「RAG実用化サービス「SAT」で自動QA評価をリリース RAGの回答精度検証を大幅に効率化 | ストックマーク株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000221.000024407.html, (参照 25-01-17).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧