生成AI用データ構造化代行サービスは、
LLM※に社内文書を参照させるRAGの検索精度向上のため、 データ構造化を代行するサービスです。
RAGへの高い知見により、回答精度を高めるデータ構造化方法を提案
専門のAIエンジニアによるお客さま専任チームを素早く構成
膨大な社内データの構造化も、大規模データ構造化体制で対応
RAG構築後に直面する課題に対して、TASUKI Annotationは解決に向けたサポートを提供します。
お気軽にご相談ください。
図表は情報を視覚的に表現されている場合が多く、文字情報を欠損しているため回答に必要なドキュメントを正しく検索できない。
関連するドキュメントを検索できてもLLMが解釈できないデータ構造になっている。
CASE1
色・アイコンで意味を表現されている図は文字情報が欠落しており検索不可
CASE2
視覚的に行と列の因果関係を表で表現しており、LLMが解釈できない
画像や図の視覚情報をテキストとして構造化
ドキュメントの検索精度&チャンクの質を向上し、LLMが解釈可能なデータを参照させることができる
手動で全て構造化する工数は膨大になるため、
データの構造化を自動化したいが…
プログラムで読み込むと読み込み順が制御できず、取り散らかったテキストになってしまう。
LLMが解釈できないデータになってしまうため、最終的な回答精度も低くなる。
自動で全てを構造化するのは現状難しい
構造化のアプローチとしては、自動化と人力を組み合わせる必要がある
データ構造化はリソース・コストがかかる
さまざまなドキュメントを1つずつオーダーメイドで構造化する必要がある
大量のドキュメントファイルを構造化する必要がある
実用利用可能なレベルの精度を目指すには検証を繰り返す必要がある
LLM活用の主幹部署にデータ構造化の依頼が集中し
社内のLLM活用が進まないケースが多い
AIエンジニアがRAGの改善をサポート。
RAGの回答精度向上のため、データ構造化方法のご提案から代行まで行います。
どのように構造化したらよいか迷う画像・表データも、オーダーメイドの手法をご提案。
LLMが正しく検索・解釈できるチャンクに構造化する手法を検討するところからご支援します。
AI開発プロジェクトの中で最も工数がかかるデータ準備・加工のフェーズをTASUKI Annotationがサポート。
プロジェクト全体の期間短縮と精度の向上を同時に実現します。
データ準備からデータ構造化までをTASUKI Annotationがご支援します。
生成AIを利用したチャットシステムによる、問い合わせ業務の効率化を目指す損保ジャパン株式会社。社内データを基に「正しい回答」を得るためにはRAGの検索精度を向上させる必要がありましたが、知見をもったエンジニアのサポートにより、検索精度を大幅に向上させることができました。
42% 向上
300時間 削減
Word、Excel、PDF、HTML等、さまざまな形式のデータを構造化することが可能です。
データの扱い(ポリシー)を摺合わせた上で、データ構造化の代行を行わせていただきます。
ソフトバンク社内のみで扱うか、作業パートナーでの構造化の選択肢がございますので打合せの中で明確に取り決めさせて頂きます。
可能です。ZoomやGoogle Meetなどのツールを使用し、オンラインでのお打ち合わせを実施させていただきます。
初回のご相談時もご発注後の定期的な打ち合わせもオンラインでの対応が可能です。
サービス仕様や導入のご相談・見積りなどはこちらからお問い合わせください。