社内の知識とナレッジを元に回答する
プライベートなChatGPTを導入したい

データの安全性を最優先、
つながる知識の力

知識グラフ搭載LLMで
新しいビジネスの扉を開く

※知識グラフ搭載LLM:VectorDBではなくナレッジグラフにデータを蓄える仕組み (参考URL)

企業における問題点をAIを利用し解決可能

  • AI利用で社内機密情報が社外に漏洩するリスクを無くしたい
  • 社内でのAIの利用実体を把握したい
  • プロンプトエンジニアリング等、AI利用の生産性を上げるためのノウハウを蓄積したい
  • AI利用のコストを把握し、コントロールしたい
  • 会社としてAI利用ポリシーを明確にして徹底したい

社内のナレッジを活用し、
高い生産性を実現するための
セキュアな知識共有プラットフォーム

組織全体の生産性向上を図り、社内の貴重な知識を効果的に共有するための革新的なナレッジ共有プラットフォーム「AI Knowledge Link(AI ナレッジ リンク)」。

AI Knowledge Linkは、効率的で迅速なコミュニケーション手段として、従業員が持つ専門知識を素早く共有します。
スピード感ある知識共有は、「業務プロセスの最適化」や「課題解決への迅速な対応」、「タイムリーで正確な意思決定」が可能となり、企業の体制を強化に繋がります。

社内の知識とナレッジを元に回答する
プライベートなChatGPTを導入したい

  • サービスとして提供されているためデータが安全に扱われているか解らない。
  • 強化学習・転移学習(Fine-Tuning)にはコストがかかる。
  • 学習データを作成する作業に常に手間がかかる。
  • 大規模な計算リソースが必要になるが、計算リソースを確保することが難しい。
  • 社内の特定の文脈や用語に対応するために、頻繁にLLMのメンテナンスが必要。
  • ナレッジの変化に対応するために、リアルタイムまたは頻繁な更新が必要。
  • 適切な更新ができないと、古い情報により誤った内容が回答される。

エンタープライズLLMを構成する3つの要素

企業にとって競合力のあるAIの導入は3つのLLMの統合的な導入

今後、広範囲のリソースが登場する領域で段階導入が効果的

業界固有データ

Bloomberg GPT

BopMed LM

FinBERT

企業独自性と競合力を産むが、構築には最も最適化の工数が必要

企業内データ

Llama 2

Falcon 180B

CodeLlama

早期導入が可能で、企業内のAIの汎用的な利用の統合が実現

インターネット

Bard

GPT-3.5/4

Megatron Turing

エンタープライズLLMの構築順序

クローズソースLLM【 第1段階 】社内AIポータルの構築

社内データの外部流出制御 / 利用ポリシーの徹底 / プロンプトエンジニアリング / AI利用コスト集約管理 / 利用実態把握と管理

ドメイン特化LLM【 第2段階 】業界特化型LLMの活用

特定業界の正確なデータの収集 / ハルシネーションが少ない情報源 / 業界に最適化されたトレーニング

オープンソースLLM【 第3段階 】ローカルLLMの構築

企業に帰属したデータのカスタマイゼーション / AI活用の他社差別化 / 企業機密データの流出は防止

システム構成例

★1 その他コンフィグ

  • 言い回し設定
  • 音声設定

★2 データの品質向上

  • データソースの特徴量を自動検出
  • データの質を測定し著しく悪い箇所を検出

※当該データを対象外とすることも可能

★2 RAGの品質向上

  • 最適チャンクサイズを適用
  • 最適なメタデータの生成
  • 前処理の効果計測
  • パフォーマンスの監視
  • ネガティブフィードバック検出時の原因特定

お問い合わせ

お客様の課題に応じてカスタマイズしてご提供いたします。
当社はお客様のニーズに合わせて、AI Knowledge Linkで最適な解決策を提供することが可能です。
質問や不明点など、お気軽にお問い合わせください。