カスタムAIインテグレーション&エージェンティック・ワークフロー
RAG、マルチエージェントシステム
要点
LLMとエージェンティック・ワークフローを貴社の業務に統合します。検索拡張生成(RAG)アシスタントとマルチエージェントシステムにより、工数を削減し意思決定のリスクを下げます。
概要
商談を勝ち取るデモを作るのは簡単です。しかし、規制対象の本番環境で生き残るシステムを作るのはそうではありません。その違いのほとんどはエンジニアリングにあります。すなわちグラウンディング、ガードレール、アクセス制御、監査可能性です。
私たちはLLMとエージェンティック・ワークフローを貴社の業務に直接統合します。検索拡張型アシスタントは貴社独自のナレッジをもとに、インライン引用と較正された回答保留(abstention)を伴って回答します。マルチエージェントシステムは、重要な場面での人間の関与を伴いながら、複数ステップにわたる業務をガードレールとともにオーケストレーションします。
データが求める場合には貴社の境界内にデプロイし、ローンチ前にベースラインを計測した上で、その差分, 削減された工数と低減されたリスク, を報告します。エンタープライズにおけるAIは、数字で自らを正当化しなければならないからです。
対象となる方
- 文書に埋もれた深い独自ナレッジを持つエンタープライズ
- 反復的で判断負荷の高いワークフローに時間を奪われているチーム
- グラウンディングされ監査可能なAIを必要とする規制環境
成果
- 貴社独自のナレッジに対するRAG
- ガードレール付きマルチエージェント・オーケストレーション
- 計測可能な工数削減とリスク低減
進め方
AIレディネス評価
価値の高いユースケース、データの準備状況、リスクをマッピングし、比較対象となるベースラインを定義します。
グラウンディングされたプロトタイプ
貴社の実データに基づくRAGまたはエージェンティックなプロトタイプを、引用とガードレール付きで構築し、迅速に価値を証明します。
本番環境への強化
アクセス制御、監査ログ、回答保留、評価の仕組みを、貴社の境界内にデプロイします。
計測と拡張
削減された工数と低減されたリスクを計測し、次のワークフローへと展開します。
成果物
- グラウンディングされたRAGアシスタント、またはマルチエージェント・ワークフロー
- インライン引用、ガードレール、較正された回答保留
- ロールに応じたアクセス制御と完全な監査ログ
- 計測されたベースラインと継続的な評価基盤
よくある質問
ハルシネーションはどう防いでいますか?
すべての回答は検索された文書断片から構築され、インライン引用を伴って表示されます。システムは確信度が低い場合には推測するのではなく回答を保留するよう調整されています。引用のない回答は不具合として扱います。
データが自社環境の外に出ることはありますか?
ご希望がない限りありません。ロールに応じたアクセス制御と監査ログを備え、貴社のVPC内にデプロイするため、独自のナレッジは貴社の境界内にとどまります。
投資に見合う価値があるとどう分かりますか?
ローンチ前にベースラインを計測し、削減された工数と低減されたリスクという計測可能な差分を報告します。そのため投資は数字で正当化されます。
その他のサービス