RAG (検索拡張生成) 手法による生成 AI チャットボットを提供開始

クラスキャット AI リサーチ (クラスキャット、代表: 佐々木規行、茨城県取手市) は、GPT 3.5 & 4 との連携に対応した RAG (検索拡張生成) ベースの生成 AI チャットボットである新製品「ClassCat® ChatBot」を本日 (2023年12月18日) から提供開始することを発表致しました。

RAG は、外部リソースから的確に検索取得した最新の情報を使用することでハルシネーションを防ぎ、生成精度を向上させる手法です。LLM (大規模言語モデル) の微調整の手間もかかりません。

「ClassCat ChatBot」は RAG の利用に必須の知識ベース管理ソリューションを装備しています。多様なドキュメントやリソースを LLM がリアルタイムで高速に参照可能なコンテキストに変換できますので、管理下にあるドキュメントの内容についてユーザは自在に質問することができます。この知識ベースは仮想ブレイン (頭脳) 指向で構成しているために知識群の管理が容易であり、また知識ベース管理は高速化・セキュリティ強化を考慮して同一インスタンス上で動作する BaaS (Backend as a Service) 上に構築されています。

本ソリューションはオープンソースベースで GPU 不要であるために低コストで運用することができます。

「ClassCat Chatbot」の主な特徴は以下のようなものです :

1. ユーザのドキュメントの内容についてチャット・質問応答が可能
「ClassCat Chatbot」の最大の特徴は、RAG 技術により、知識ベースとしてアップロード・変換したドキュメントの内容についてチャット・質問応答が可能です。

2. 仮想ブレイン指向の知識ベース
多様なドキュメントやリソースは変換されて知識ベースとしてベクトルデータベースにストアされますが、「ClassCat Chatbot」は知識を仮想ブレイン (頭脳) 単位で管理しています。知識ベースを仮想ブレイン指向で構成しているために知識群の管理が容易です。

3. BasS (Backend as a Service) 上に構築
本ソリューションはオープンソースの BaaS 上で運用されます。そのため堅牢なサービスが提供可能で、保守やバックアップも容易です。

4. GPU 不要
本ソリューションは GPU が不要で、クラウド上の極めて小さなサーバインスタンスで動作しますので、低コストで運用可能です。

5. オープンソース
本ソリューションはオープンソース・ベースの製品ですので安価で保守も容易です。

6. LLM (大規模言語モデル) の選択が可能
OpenAI GPT 3.5 & 4 (ChatGPT) を軸とする LLM (大規模言語モデル) の選択が可能です。予算に合わせて最大のパフォーマンスを得ることができます。

【製品販売概要】

【動作環境】

◆ お問合せ
本件に関するお問い合わせ先は下記までお願いいたします。