社内資料参照RAGチャットボット

プロジェクト概要

社内のnotion資料を参照し、質問に回答するチャットボットです。社内資料を参照するため自社の内容に特化したチャットボットを実現しています。

開発の背景と課題

社内情報を調べることに余計な時間がかかっている解いたt問題が存在し、社内についての質問に24時間365日精度良く対応できるように社内資料を参照にしたチャットボットを実現しました。社内資料がすべてnotionで管理されているため、Difyチャットボットをnotion連携させることで開発しました。

開発期間

1日

機能一覧(解決)

notionとの連携機能

社内資料の参照を可能にし、アウトプットの精度の向上を実現しました。

チャットボット機能

24時間365日の対応を可能にしました。

期待される効果

• 社内情報の検索にかかる時間の短縮

あるデータによると、平均的な従業員は社内の情報を探すために1日、約30分の時間を費やしているといったものがあり、この時間がチャットボットを用いることで約5分程度に削減できると考えています。

開発のこだわり

RAG機能の精度を高めるために、チャンク分割を工夫しています。

• Rag-大規模言語モデル(LLM)の回答精度を向上させるための技術

学習データに加え、社内文書などの外部データからの検索結果を組み合わせて回答を生成する。この技術によって、より正確で信頼性の高い最新情報を含む回答が可能になり、生成AIの応用範囲を大幅に拡大することが期待されている