DX本部 システム開発第一事業部でバックエンド開発を担当する社員が、自社固有の情報に回答できるAIチャットボットの仕組みと、その構築方法について解説した記事を執筆しました。
社内規程や業務マニュアルなどの情報をQA形式で用意し、関連する情報を検索してAIに回答させる「RAG」の仕組みを紹介しています。
また、ノーコードツール「n8n」を活用し、ベクトルデータベースによる検索やAIの回答生成、LINEとの連携を組み合わせる構成についても解説しています。
社内問い合わせの効率化や、生成AIを活用した業務改善に興味のある方は、ぜひご覧ください。
QAを用意するだけで、自社の情報に答えるAIチャットボットをつくる
こんにちは。DX本部システム開発第一事業部の頼彦伸です。エンジニアとして、主にバックエンドのシステム開発を担当しております。
ChatGPTのようなAIは会話がとても得意です。しかし、そのままでは「うちの会社の育児休暇は何日ありますか?」といった、自社固有の質問には答えられません。学習していない情報だからです。
本記事では、この課題を解決するために調べた「RAG」という技術と、それを「プログラムをほとんど書かずに」形にするための「n8n」というツールについて、実装のイメージを図やサンプルコードを交えて整理します。...
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