Egeria-RAG

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。

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こんな企業におすすめ

生成AIを導入しているが、ドキュメント読み取り精度を上げたい・自社の業務にドキュメントを参照する仕組みを取り入れたい

生成AIを導入しているが、ドキュメント読み取り精度を上げたい・自社の業務にドキュメントを参照する仕組みを取り入れたい

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

図表を読み取ることができない
生成AIによる回答精度が悪い

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。

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Egeria-RAGの特長・強み

※この作品は、JDocQA dataset（CC BY-SA 4.0）を改変して作成されました。
※この作品は、JDocQA dataset（CC BY-SA 4.0）を改変して作成されました。

「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

図表を含む質問応答データセット「JDocQA」から100問を抜粋して各手法でデータ化、標準的なRAGを用いて回答精度の検証を行いました。
「↑」は数値が高いほど「↓」は数値が低いほど精度が高いことを示しています。

関連記事 RAG技術における回答精度向上のためのドキュメント構造化ツールを開発

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。

RPAシナリオ作成支援AIの処理フロー図

本活用事例についての詳細は
関連記事をご覧ください

関連記事 NTT東日本様が当社ドキュメント構造化ツール「Egeria-RAG」を採用～業務マニュアルからRPAシナリオを自動生成～

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