techvitRAG
社内文書・ナレッジをAIが検索できる形に整え、根拠付きで回答するRAG（検索拡張生成）システムを構築します。
対応範囲
- 社内文書・マニュアル・過去案件データのチャンク分割・埋め込み設計
- 検索精度（Retrieval）と回答精度（Generation）を分けた設計・評価
- 根拠（出典箇所）付きで回答するUI・API設計
- RAGの評価（Retrieval Evaluation）を含む品質担保
実務での使い方
「動くRAG」を作るだけでなく、検索精度と回答精度を分けて評価し、継続的に改善できる状態まで構築することを重視しています。評価手法についてはLLM Evaluationを参照してください。