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公開：2025-01-25

シナモンAIがSuper RAGパッケージ版を販売開始、複雑なドキュメント解析と高精度な回答生成でDXを加速

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

• シナモンAIがSuper RAGパッケージ版の販売を開始
• 複雑なドキュメント解析と高精度な回答生成が可能に
• 無償トライアルの受付も同時にスタート

シナモンAIがSuper RAGパッケージ版で非構造化データの活用を促進

シナモンAIは企業の業務効率化を支援するため、独自AIプロダクト「Super RAGパッケージ版」を2025年1月24日より販売開始した。企業が保有するデータの8割を占める非構造化データを独自のドキュメント解析技術により高度に解析し、コンテンツタイプに合わせた最適な構造化を実現することで、LLMによる高精度な回答生成を可能にしている。^[1]

シナモンAIは2024年3月より個社ごとにカスタマイズしたSuper RAGを提供してきた実績を持つ。今回のパッケージ版では3つの独自技術「ドキュメント構造解析」「独自検索システム」「プロンプト最適化」をAzure OpenAI Serviceなどの既存LLMサービスと組み合わせることで、高度な業務自動化を実現するだろう。

従来のRAGシステムではドキュメントやユースケースに合わせた個別のカスタマイズが必要とされていた。Super RAGパッケージ版は独自のAIモジュール群を組み合わせることで、ノーチューニングでの高精度な回答生成を実現し、導入コストを大幅に削減している。

Super RAGパッケージ版の機能まとめ

Super RAGの詳細はこちら

RAGについて

RAGとは「Retrieval Augmented Generation」の略称で、LLMが回答を生成する際に特定の情報を適切に組み合わせることで回答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。

• 企業独自の情報をLLMに取り込んで活用可能
• 非構造化データの高度な解析と構造化を実現
• コンテンツ間の関係性を利用した高精度な検索を実現

従来のRAGシステムではテキスト間の意味的な類似性を利用したベクトル検索を行うため、文字列が類似した無関係なコンテンツまで検索してしまうケースが多く、回答精度の低下が課題となっていた。Super RAGは文書構造を解析した上でグラフ形式でデータを構造化することにより、コンテンツ間の関係性を利用した高精度な検索を可能にしている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「シナモンAI、表や図など複雑なドキュメントを解析し、高精度な回答を生成するRAGを、ノーチューニングで構築可能な「Super RAG™パッケージ版」を販売開始 | 株式会社シナモンのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000102.000028252.html, (参照 25-01-25).
2. Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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