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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

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)

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


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

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
ChatSenseの詳細はこちら

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

  1. ^ 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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