フルスタック Physical AI

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。

あなたの文書から、出典付きの根拠ある回答へ。

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。検索拡張生成はモデルをその文書群に基づかせ、どの回答も出典文書まで追跡できるようにします。結果として、エンジニアが検証できるからこそ信頼できるシステムになります。

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。

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。