金融・保険業界において、顧客サービスが迅速かつ正確な対応を求められる中、当社はRetrieval Augmented Generation(RAG)システムを導入しました。このAI駆動ソリューションは、ディープラーニング技術を使用して、膨大な非構造化データから文脈に応じた回答を瞬時に取得・生成することで、顧客とのインタラクションを大幅に向上させます。 また、RAGの導入は多大な技術的および運用上の成功を収める一方で、いくつかの課題も浮上しました。 実装における課題と解決策 実装の過程での主な課題は、非構造化の知識ベースの記事を構造化されたエンベディングに変換してベクターストアに保存するシームレ…