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公開：2025-02-22

ChatSenseが社内データ活用型RAG機能のアーカイブ機能を追加、AIの精度改善がさらに容易に

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

• ChatSenseがRAG機能の評価アーカイブ機能を追加
• 社内データの生成AI学習に関するフィードバック管理が向上
• 500社以上の大手企業でChatSenseが導入済み

ChatSenseのRAG機能に評価のアーカイブ機能が追加

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、社内データを生成AIに学習させる追加学習機能の評価アーカイブ機能を2025年2月20日にリリースした。追加学習機能はChatSenseの主力機能として多くの企業から高い評価を得ており、今回のアップデートによって社内からのフィードバックコメントの対応状況が明確に把握できるようになった。^[1]

ChatSenseはセキュアな環境で生成AIを活用できる法人向けツールとして、東証プライム上場企業を含む500社以上の企業に導入されている。追加学習機能によって社内データをChatGPTに学習させるRAGシステムを簡単に構築でき、企業独自の知識ベースを活用した回答生成が可能になっている。

アップロード可能なデータ形式はtxt、csv、xlsx、docx、pdf、pptx、htmlなど多岐にわたり、原稿用紙100万枚分までの学習が可能である。ChatSenseの特徴として、AIが回答生成に利用した社内データの参照元を常に表示できる点が挙げられ、AIの回答精度の検証が容易になっている。

ChatSenseの追加学習機能まとめ

ChatSenseの追加学習機能の詳細はこちら

RAGについて

RAGとはRetrieval-Augmented Generationの略称で、既存の文書データを検索して生成AIの回答に活用す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。

• 企業独自のデータを生成AIに学習させることが可能
• 回答生成時に参照元データを明示できる
• 継続的な精度改善が容易

RAGシステムは企業の社内文書やナレッジを活用して生成AIの回答精度を向上させることができる技術として注目を集めている。ChatSenseではRAGの実装を容易にし、セキュアな環境で運用できる機能を提供することで、多くの企業での導入実績を重ねている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「社内データを生成AIに学習できる「ChatSense」、評価のアーカイブ機能をリリース | 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/000000172.000073671.html, (参照 25-02-22).

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