RAGオーケストレーション

RAGオーケストレーションで実現する 根拠に基づく本番運用レベルのAI回答。

VectorDB、AI関数ツール、カスタムLLMをステートフルなワークフローに接続して、エンドツーエンドのRAGパイプラインを設計。根拠のある回答、リアルタイムデータ、完全な制御を実現します。

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Nova Electronics AIアシスタント · オンライン

14か月でバッテリーが充電できなくなりました。まだ保証の対象ですか？

10:18

出典：保証ポリシー

第3.2項 · バッテリー

注文6120 · 14か月前に配達

はい。バッテリーは配達日から24か月間保証の対象ですので、ご注文は現在も保証期間内です。

10:18

ありがとうございます、どう申請すればいいですか？

10:19

保証のリクエストを作成しました。サービスチームがこちらでご連絡します。

10:19

カスタムRAGの構成要素

データ、ツール、モデルを接続し、検索をエンドツーエンドでオーケストレーションします。

仕組み

ベンダーロックインなしで、本番運用レベルのRAGへ進むシンプルな道筋です。

  1. VectorDBを接続

    組み込みのベクトルストアを使うか、認証情報を貼り付けてご自身のものを接続します。 データは選んだ場所に保持.

  2. ツールを追加

    AI関数ツールを作成し、リアルタイムデータの取得、APIの呼び出し、業務アクションの実行を行います。 構造化された出力と検証.

  3. モデルを振り分け

    ステップごとに最適なLLMを選びます。フォールバックでコストと品質のバランスを取ります。 高速かつ高精度なワークフロー.

  4. パイプラインをオーケストレーション

    書き換え → 検索 → リランク → 引用 → 回答のステップを、ステートフルなロジックで連結します。 ハイブリッド検索パターン.

代表的なパイプライン

すぐに公開でき、その後いつまでもカスタマイズできる、よくあるRAGの設計例です。

  • サポート向けRAG

    ポリシー、マニュアル、チケットを根拠に回答し、文脈を完全に引き継いで担当者へエスカレーションします。

    • 例： 書き換え → ナレッジベース検索 → ツール：注文確認 → ポリシー引用 → 回答

  • 営業向けRAG

    カタログ、価格、CRMツールで製品の質問に答え、チャット内でコンバージョンに繋げます。

    • 例： カタログ検索 → ツール：価格 → ツール：CRMリード → 要約とCTA

  • オペレーション向けRAG

    SOP文書を、承認、ダッシュボード、自動化を伴うガイド付きアクションに変えます。

    • 例： SOP検索 → ツール：検証 → ツール：タスク作成 → ステータス確認

よくある質問

RAGオーケストレーションに関するよくある質問

よくあるご質問にすばやくお答えします。

RAG（検索拡張生成）とは何ですか？

RAGは、AIがまずご自身のコンテンツから関連する箇所を検索し、それをもとに回答を作成する手法です。回答はモデルの記憶ではなくお客様の文書に基づくため、ハルシネーションを減らせます。

RAGオーケストレーションでは何ができますか？

オーケストレーションにより、クエリの書き換え、検索、リランキング、ツール呼び出し、引用、最終回答といったパイプラインの各ステップを、1つのステートフルなフローに連結できます。順序、ステップ間のロジック、各ステップで動かすモデルは自由に決められます。

自前のベクトルデータベースは必要ですか？

いいえ。MonoChatに組み込まれたベクトルデータベースですぐに始められます。埋め込みを自社のインフラ内に置きたい場合は、認証情報を使ってご自身のVectorDBを接続できます。

RAGの回答にリアルタイムのデータを含められますか？

はい。AI関数ツールにより、パイプラインが注文ステータス、価格、CRMレコードなどのリアルタイムデータを取得し、検索した文書と組み合わせて1つの回答にまとめられます。

RAGパイプラインではどのLLMを使えますか？

カスタムLLMとして接続したあらゆるプロバイダーを利用できます。ステップごとにモデルを選べるため、クエリの書き換えには高速なモデル、最終回答にはより高性能なモデルを使い、フォールバックやコストのガードレールも設定できます。

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VectorDBを接続し、AIツールを追加し、モデルを振り分けて、信頼性の高い検索ワークフローをMonoChatで公開しましょう。

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