デジタルレシピが社内文書対応のRAGオプティマイザーを提供開始、過去20年分の文書管理を実現へ
PR TIMES より
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記事の要約
- デジタルレシピがAI検索ソリューションを提供開始
- 過去20年分の社内文書に対応するRAGオプティマイザーをリリース
- マルチモーダル連携でPDF・画像・音声データに対応
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デジタルレシピのRAGオプティマイザーで社内文書のAI検索が進化
株式会社デジタルレシピは、長大ドキュメント特化型RAG（検索拡張生成）ソリューション『RAGオプティマイザー』を2025年4月24日に正式リリースした。独自のチャンク処理・ベクトルDB設計・プロンプト最適化技術により、過去20年分の社内保管資料への対応を実現している。[1]
マルチモーダル連携機能により、PDFやWord、CSVだけでなく画像・音声データも含めた多様な形式のデータを解析することが可能となった。アンケートやレビューなどの非構造化データの可視化にも対応し、現場目線のUI設計で使いやすさを追求している。
新入社員の即戦力化や法改正時のナレッジ浸透、問い合わせ対応の効率化など、様々な業務課題の解決に活用できる。経営・企画部門での意思決定サポートツールとしても、過去の情報資産を瞬時に検索・要約する機能が有効に機能するだろう。
RAGオプティマイザーの主な機能まとめ
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 対応文書範囲 | 過去20年分の社内文書 |
| 対応データ形式 | PDF、Word、CSV、画像、音声データ |
| 主要機能 | チャンク処理、ベクトルDB設計、プロンプト最適化 |
| 活用シーン | 新入社員教育、法改正対応、問い合わせ対応、意思決定支援 |
| 特徴 | 非構造化データの可視化、現場目線のUI設計 |
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RAG（検索拡張生成）について
RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略称で、大規模言語モデルの生成能力と外部知識ベースの組み合わせを実現する技術である。以下のような特徴を持っている。
- 既存の文書データベースから関連情報を検索して回答を生成
- 最新のデータや専門知識を柔軟に活用可能
- 生成AIの回答精度と信頼性を向上
RAGは従来の検索システムと生成AIを組み合わせることで、より正確で文脈に即した回答を実現する革新的な技術である。デジタルレシピのRAGオプティマイザーでは、独自のチャンク処理とベクトルDB設計により、大量の社内文書に対する高精度な検索と回答生成を可能にしている。
参考サイト
- ^ PR TIMES. 「【過去20年分の社内保管資料への対応を実現】AI検索ソリューションを提供開始 | 株式会社デジタルレシピのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000107.000083539.html, (参照 25-04-25). 2082
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