ナレッジセンスのChatSenseがRAGツールのファイルタグ付け機能を追加、大量データの管理効率が向上

PR TIMES より
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記事の要約
- ChatSenseがRAGツールのファイルタグ付け機能をリリース
- 追加学習オプション加入ユーザーに順次提供開始
- 大量のファイル管理が容易に実現可能に
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ChatSenseのRAGツールにファイルタグ付け機能が追加
株式会社ナレッジセンスは法人向け生成AIツール「ChatSense」において、RAG機能のファイルタグ付け機能を2025年1月23日にリリースした。この機能は追加学習オプションに加入している全てのユーザーに順次提供され、大量のファイルを効率的に管理することが可能になっている。[1]
ChatSenseは東証プライム上場企業を含む大手法人など500社以上に導入されており、セキュリティが高い環境で生成AIを活用できるRAGツールとして注目を集めている。アップロードしたファイルに対してタグ付けやアップロード日時での絞り込みが可能になることで、継続的な運用における管理効率が大幅に向上するだろう。
ChatSenseの追加学習機能はtxt、csv、xlsx、docx、pdf、pptx、htmlなど多様なファイル形式に対応しており、複数のAI作成や原稿用紙100万枚分までの学習が可能となっている。回答の参照元を常に表示可能で、AIの回答を容易にダブルチェックできる機能も実装されているのだ。
ChatSenseの追加学習機能まとめ
項目 | 詳細 |
---|---|
対応ファイル形式 | txt、csv、xlsx、docx、pdf、pptx、html、URL指定 |
学習容量 | 原稿用紙100万枚分(上限引き上げ相談可能) |
主要機能 | 複数AI作成、回答参照元表示、ファイルタグ付け |
導入実績 | 東証プライム上場企業含む500社以上 |
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RAGについて
RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、生成AIに独自のデータを学習させて回答の精度を向上させる技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。
- 独自データを基にした回答生成が可能
- 参照元の明示による回答の信頼性向上
- 継続的な学習データの更新と管理が重要
ChatSenseのRAG機能は複数のファイル形式に対応し、原稿用紙100万枚分までの大量データを学習させることができる点が特徴的である。回答の参照元を常に表示可能な設計により、AIの回答に対する信頼性の確保と検証が容易に行えるのだ。
参考サイト
- ^ PR TIMES. 「法人向けRAGツール「ChatSense」、ファイルをフィルタリングできる機能をリリース | 株式会社ナレッジセンスのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000164.000073671.html, (参照 25-01-23).
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