COREMONIT · ENTERPRISE AI KNOWLEDGE SYSTEM
RAG WIKI LLM
企業のすべての知識をつなぎ、
必要な瞬間に正確な答えを見つけます。
分散した社内文書を一つの AI ナレッジ体系につなぎ、検索、分析、要約、比較、推論、標準化された回答まで提供する企業ナレッジ RAG ソリューションです。
LOCAL LLMKNOWLEDGE HUBPDFWORDHWPREPORTDOCデータは多くても、活用できる知識は不足しています。
企業の競争力は文書量ではなく、必要な瞬間に正確な根拠をどれだけ速く見つけられるかから始まります。
分散した資料
個人 PC、NAS、共有フォルダー、グループウェア、メールに文書が分散しています。
検索の限界
正確なファイル名やキーワードを知らないと、必要な内容を探せません。
知識の断絶
担当者の異動や新しい人員の投入時に、経験やノウハウが引き継がれません。
RAG：検索拡張生成
AI が回答を作る前に企業の内部文書を検索し、確認された根拠に基づいて回答を生成します。
質問自然言語入力02
検索関連文書の探索03
分析文脈・意図の把握04
推論資料の比較・整理05
回答根拠に基づく生成- 学習データ中心
- 企業の最新・内部情報の確認が困難
- 根拠が不足するとハルシネーションの可能性
- ユーザーが出典を再確認
- 企業内で承認された資料を中心に
- 最新マニュアル・規程・プロジェクトの反映
- 検索した根拠に基づいて回答
- 出典と原文の位置を併せて提供
RAG WIKI LLM の動作構造
文書を単に保管するだけでなく、検索精度と生成品質をともに高めるナレッジ構造をつくります。
DATA SOURCE
PDF · Word · Excel · PPT · Wiki · Manual · Report
DOCUMENT
Parsing · Cleaning · Metadata · Classification
KNOWLEDGE
Chunking · Embedding · Indexing
STORAGE
Vector DB · Metadata DB · Document Storage
RAG ENGINE
Query · Hybrid Search · Re-ranking · Context
APPLICATION
AI Chat · Wiki · Report · Dashboard · API
RAG 検索と CHATBOT を一つの製品に
CoreMonit RAG WIKI LLM は、企業文書を根拠として探す RAG 検索機能と、見つけた知識を自然言語で質問して回答を得る CHATBOT 機能を一緒に提供します。
文書・分類・原文の位置を一つの画面で探し、質問に関連する承認済み資料を素早く確認します。
検索した社内ナレッジを基に質問に答え、類似質問と根拠文書を併せて関連付けます。
主要な動作技術
文書特性を正確に把握する処理から意味検索、再ランキング、推論まで、RAG 全体の品質を設計します。
文書入力
部門の Word、PDF、Wiki、マニュアル、品質・プロジェクト資料を安全に収集します。
Parsing
本文、見出し、表、作成者、日付、文書番号、メタデータを整理します。
Chunking
前後の文脈を失わない意味単位で文書を分割し、検索精度を高めます。
Embedding
表現が異なっても意味が似た文書を探せるよう、情報をベクトルに変換します。
Vector Search
キーワードを超え、質問と意味的に近い根拠文書を探します。
30B クラスの LLM
複数の資料を比較・分析し、質問の意図に合わせて要約・分類・推論します。
Re-ranking
検索候補を質問との関連度で並べ直し、不要な結果を減らします。
Standard Parsing
回答を表、チェックリスト、要約、レポートなど業務用の形式に構造化します。
検索精度を高める RAG Pipeline
Vector DB を接続するだけでは十分ではありません。検索の流れ全体を企業データに合わせて繰り返し検証し、最適化します。
探すだけで終わらず、すぐ使える結果へ
検索結果を業務ですぐ活用できるよう、表、要約、チェックリスト、レポートに構造化します。
表
項目・現象・緊急度・担当部門を比較します。
要点の要約
複数文書の主要な問題と結論を整理します。
チェックリスト
確認順序と対処項目を段階ごとに提供します。
レポート
現象・原因・対処・再発防止を報告書にまとめます。
文書検索からナレッジ検索へ
ファイルを探す代わりに質問すると、関連文書と根拠の位置を併せて提供します。
企業内部文書を安全に活用する Private AI
企業のセキュリティポリシーとネットワーク環境を考慮し、データの外部露出を最小限に抑えます。
会社・人事規程 / 契約 / 運用指針
技術文書 / プロジェクト / 設計
作業標準書 / 設備・工程マニュアル
検査基準 / 品質問題 / マニュアル
製品資料 / 提案書 / 顧客対応
業務の現場では、このように質問できます。
自然言語の質問一つで、関連文書、過去の事例、判断に必要な根拠を一緒に探します。
「Error 105 の対処方法は？」
「この部品の交換周期は？」
「A 製品と B 製品の機能の違いは？」
「以前の PLC プロジェクトの Trouble Shooting 事例は？」
「類似障害が繰り返し発生した記録を探して。」
「プロジェクトの文書体系を教えて。」
「出張はどのように申請する？」
「品質に関する規程は？」
企業の働き方を変える期待効果
文書にとどまっていた情報を知識資産へ転換し、探索と取りまとめに使う時間を減らします。
企業ごとにデータが違うため、RAG も違うべきです。
文書の特性、検索目的、セキュリティポリシーを分析し、Knowledge Architecture と検索 Pipeline を個別に設計します。
AI は情報を探して整理します。
選択し判断するのは人です。