図表を含むドキュメントの読み取りや日本語の文章構造を意識したレイアウト認識が可能であり、回答精度の向上に貢献します。
今すぐ問い合わせるこんな企業におすすめ
なぜRAGを
活用するのか
生成AIを用いる際に、ドキュメントを参照するRAGという技術が注目されていますが、
RAGを利用するにあたり、以下のような課題があります
- 生成AIによる回答精度が悪い
- 図表を読み取ることができない
これに対し、Egeria-RAGでは
以下の技術が組み込まれています。
- 図表をLLMが回答に
活用できる形式に変換する技術 - ドキュメント内の文章を章・節など
意味のあるまとまりに区切る技術
図表を含むドキュメントの読み取りや日本語の文章構造を意識したレイアウト認識が可能であり、回答精度の向上に貢献します。
今すぐ問い合わせるEgeria-RAGの特長・強み
「Egeria-RAG」と「他社製品」の比較
| 使用ツール 各20問 |
はい／いいえExact match↑ | 数量Exact match↑ |
事実抽出Cosine Similarity↑／ MatricX-23-large↓ |
自由記述Cosine Similarity↑／ MatricX-23-large↓ |
回答不能問題Exact match↑ |
|---|---|---|---|---|---|
| A社 | 70 | 30 | 16.47 （6.62） |
13.58 （14.00） |
65 |
| Egeria-RAG | 80 | 60 | 27.19 （4.04） |
25.29 （10.00） |
70 |
Egeria-RAG 活用事例
「Egeria-RAG」の活用により、図面を含む業務マニュアルを生成AIが扱える形に変換し、RPAツールのシナリオの自動生成を可能にしました。
これにより、手間のかかるRPAシナリオ作成を効率化し、ノウハウの属人化を解消して、誰でも均一な品質で簡単に作成することが可能になります。
本活用事例についての詳細は
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