AI System
社内RAGシステム
Overview
社内ドキュメント・マニュアル・議事録などをベクトル化し、自然言語で問い合わせができる検索/Q&Aシステム。資料の所在や過去の判断に関する質問から、関連する社内情報を検索できます。
Challenge
情報がドライブ・Slack・Notion・PDFなど複数の場所に散在し、必要なときに必要な情報へたどり着けない。新人オンボーディングや問い合わせ対応で、ベテラン社員に同じ質問が繰り返し届くという課題がありました。
Solution
社内ドキュメントを定期的にクロール・チャンク分割・ベクトル化し、ベクトルDBに格納。ユーザーの質問に対して関連箇所を検索→LLMで自然言語回答を生成するRAGパイプラインを構築。回答とあわせて出典元リンクを表示する構成。権限管理で部門別・役職別の閲覧制御にも対応。
担当した内容
- ✓社内ドキュメントを自然言語で検索する機能を実装
- ✓オンボーディングに関する質問へのAI回答機能を実装
- ✓出典リンクにより、回答の根拠を確認しやすくする
- ✓部門別・役職別の閲覧権限を設定
Tech Stack
Python
OpenAI / Claude API
LangChain
ベクトルDB（pgvector等）
Next.js
Vercel
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