ケイパビリティ · エンゲージメント内での適用
産業向け RAG とナレッジ
あなたの技術的現実——マニュアル、仕様、規格、ログ——に基づく回答。出典まで追跡でき、引用付きで、根拠のない回答を測定する評価ループを備えています。
Hyperion は汎用のエンジニアリング体制として位置づけていません。技術的な理解は、より良いプロダクト判断、前提の検証、エビデンスの定義、そして案件に必要な専門家の調整のために用います。
取り込み
埋め込みとインデックス
検索とリランキング
根拠付けと引用
4 段階のパイプライン：文書群の取り込み、次に埋め込みとインデックス、次に検索とリランキング、次に回答の根拠付けと出典の引用。
産業のナレッジは、モデルの重みではなく、PDF・仕様・規格・保守ログの中にあります。判断すべきは、どの検索ライブラリを採用するかではなく、エンジニアがその回答に基づいて行動してよいと言うために、回答が何まで追跡できていなければならないかです。Hyperion はその受入基準を定め、出典忠実性の測り方を定義し、そもそも検索拡張が正しい手段かどうかを判断します。
出典文書群の取り込みとチャンク化、埋め込みとベクトルストア、リランキングを伴う検索、出典を引用する根拠付き生成、そして忠実性——回答が実際に検索結果のテキストで裏づけられているか——を測る評価ループ。
PDF・表・スキャン文書（OCR）の文書解析；pgvector 上の埋め込み；リランキングを伴うハイブリッド検索（セマンティック＋キーワード）；主張が出典にリンクするよう引用を強制；忠実性と検索品質の評価；Mistral または他のオープンウェイトモデルでの生成。
産業向け RAG と汎用 LLM
産業では、出典まで辿れて初めて答えは役に立ちます。
| 観点 | 産業向け RAG | 汎用 LLM |
|---|---|---|
| 根拠付け | 御社のマニュアル・仕様・規格 | パラメトリック記憶 |
| 追跡可能性 | 回答が出典に紐づく | 出典なし |
| 鮮度 | 索引を継続更新 | 学習時点で固定 |
| アクセス制御 | 文書単位の権限 | なし |
| 障害時の挙動 | 「出典に存在しません」 | 自信のある幻覚 |