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RAG / Knowledge AI
检索精度
95%
检索精度
信息搜索时间
80%
信息搜索时间缩减
导入实绩
15+
导入实绩

通过RAG即时检索和利用企业内部知识

RAG知识管理是利用AI整理和搜索企业内部知识资产,提升整个组织信息利用效率的服务。

RAG知识管理是利用AI整理和搜索企业内部知识资产,提升整个组织信息利用效率的服务。

什么是AI企业内部知识平台构建(RAG导入)

AI企业内部知识平台构建是利用RAG(Retrieval-Augmented Generation:检索增强生成)技术,将散布在企业内部的文档、手册、FAQ、规章等知识构建为可统一AI检索的系统的服务。传统关键词搜索无法找到的信息,只需用自然语言提问,即可获得附带来源文档的准确回答。通过将向量检索与LLM(大语言模型)相结合,实现基于内部信息的高可靠性AI回答,最大限度减少幻觉(错误回答)。Radineer从数据调查到PoC、生产环境构建、运维改善提供一站式支持,凭借15家以上导入实绩积累的经验,为您提供最优的RAG系统。

ご相談から納品までの進め方

どのサービスでも共通の流れです。最初の30分で、そもそも着手する価値があるかからお伝えします。

  1. STEP 01

    オンラインで30分

    現状をうかがい、向いているかどうかをお伝えします。売り込みはしません。

  2. STEP 02

    対象を1つ決める

    手をつける範囲を絞ります。広げすぎると成果が見えなくなるためです。

  3. STEP 03

    工程に分解する

    いまの手順を書き出し、どこを変えるかを決めます。

  4. STEP 04

    動く形にして納品

    使える状態で渡します。次の担当者が引き継げる形で手順も残します。

提供行业支持

制造业
IT企业
金融机构
咨询公司
医疗机构
贸易商社
Service Flow

服务流程

PHASE 1

数据调查与需求定义

  • 目标数据源盘点
  • 数据质量与数量评估
  • 系统需求定义
  • 架构设计
PHASE 2

RAG基础设施构建与调优

  • 向量数据库构建与Embedding生成
  • RAG管道实现
  • 检索精度调优
  • 聊天界面开发
PHASE 3

运维与持续改善

  • 数据更新自动化
  • 精度监控与改善
  • 使用情况仪表板
  • 用户反馈融入
Pricing

定价方案

根据贵公司的课题推荐最优方案

PoC/验证方案

50万日元起

RAG验证与精度评估

  • 目标数据调查与整理
  • RAG原型构建
  • 精度验证报告
  • 导入路线图制定
了解详情
热门

标准方案

150万日元起

部门级RAG基础设施构建

  • 向量数据库设计与构建
  • 内部文档自动导入
  • 聊天界面实现
  • 权限管理与安全设置
  • 精度调优
了解详情

企业方案

300万日元起

全公司部署与多源集成

  • 多数据源集成
  • SSO与AD集成
  • 多租户支持
  • 仪表板与分析功能
  • SLA保证与专属负责人
了解详情

运维改善方案

月费20万日元起

持续精度提升与运维支持

  • 数据自动更新设置
  • 精度监控
  • 月度报告与改善建议
  • 用户支持
了解详情
Case Studies

成功案例

从课题到成果,具体的改善案例介绍

制造业
课题

技术文档和设计图散布在多个系统中,找到所需信息平均需要40分钟

措施

使用RAG构建内部技术知识搜索AI。集成SharePoint、文件服务器和Confluence,实现自然语言跨平台检索

成果
缩减85%
信息检索时间
96%
回答精度
IT企业
课题

内部FAQ和手册未被充分利用,帮助台咨询量每月超过500件

措施

构建内部FAQ AI聊天机器人。学习了员工规章、报销流程和IT操作指南,实现24小时自动回答

成果
减少70%
咨询量
24小时
可响应时间
金融机构
课题

法规和内部制度的确认耗时较长,合规检查依赖个人经验

措施

构建法务合规专用的RAG系统。集成法规数据库和内部规程,生成带有依据的回答

成果
缩短60%
法务确认时间
98%
回答精度
咨询公司
课题

过往提案和项目经验未作为知识积累,每次都要从零开始制作资料

措施

构建销售知识检索AI。将过往提案书、报价单和商谈记录向量化,实现类似案例的即时检索

成果
缩短50%
提案准备时间
3倍
知识利用率
Comparison

与其他公司的比较

选择Radineer的理由

项目Radineer其他公司
RAG构建实绩
向量检索精度
多源支持
安全措施
定制UI开发×
AI应用经验
运维改善支持×
Consultants

负责顾问

由经验丰富的专家提供支持

喜多 湧一

代表社员 / CEO

拥有10年以上SEO和数字营销经验。为从大型企业到中小企业200多家公司提供支持。AI应用和LLMO策略的先驱者。

RAG设计AI策略知识管理

江藤 圭一

执行社员

出身于大型SEO公司。负责过电商、媒体、B2B服务等多个行业的SEO改进工作。

系统设计数据基础设施向量检索
FAQ

常见问题

Q.什么是RAG?

RAG(Retrieval-Augmented Generation:检索增强生成)是一种从外部数据库和文档中检索相关信息,并基于该信息让AI生成回答的技术。通过将内部文档作为数据源,可以构建能够准确回答企业特有问题的AI系统。

Q.什么是RAG?

普通AI聊天机器人(如ChatGPT)基于预训练的通用知识回答,无法回答企业内部特有信息。RAG实时检索内部文档生成回答,因此可以带有依据地准确回答「我们公司的报销规则是什么?」这样的企业特有问题。

Q.RAG(Retrieval-Augmented Generation:检索增强生成)是一种从外部数据库和文档中检索相关信息,并基于该信息让AI生成回答的技术。通过将内部文档作为数据源,可以构建能够准确回答企业特有问题的AI系统。

RAG(Retrieval-Augmented Generation:检索增强生成)是一种从外部数据库和文档中检索相关信息,并基于该信息让AI生成回答的技术。通过将内部文档作为数据源,可以构建能够准确回答企业特有问题的AI系统。

Q.导入需要多长时间?

PoC约2-4周,标准方案1-2个月,企业方案2-4个月。具体时间因数据准备情况和安全要求而异。也支持分阶段导入,我们建议先从PoC开始。

Q.安全性有保障吗?

我们支持本地部署和私有云构建,也可以实现数据不出企业的配置方式。标准配备权限管理(SSO/AD集成)、审计日志和通信加密。在金融机构和医疗机构也有导入实绩。

Q.普通AI聊天机器人和RAG有什么区别?

支持PDF、Word、Excel、PowerPoint、HTML、Markdown、文本文件等主要格式。也支持图像中文字的OCR提取。还可以与SharePoint、Confluence、Google Drive、Notion等主要平台集成。

Q.普通AI聊天机器人(如ChatGPT)基于预训练的通用知识回答,无法回答企业内部特有信息。RAG实时检索内部文档生成回答,因此可以带有依据地准确回答「我们公司的报销规则是什么?」这样的企业特有问题。

普通AI聊天机器人(如ChatGPT)基于预训练的通用知识回答,无法回答企业内部特有信息。RAG实时检索内部文档生成回答,因此可以带有依据地准确回答「我们公司的报销规则是什么?」这样的企业特有问题。

Q.可以与现有系统集成吗?

是的,可以通过API与SharePoint、Confluence、Google Drive、Box、Notion、企业内部Wiki、Slack、Teams等主要系统集成。也支持将RAG功能嵌入现有的企业内部门户或聊天工具。

Q.小型组织也可以导入吗?

是的,可以从PoC/验证方案(50万日元起)开始,先在小团队或特定部门进行小规模试点,确认效果后再推广到全公司。

Q.导入费用大概是多少?

数据的添加和更新通过自动化设置完成,不需要专职运维人员。月度运维改善方案中,精度监控、改善建议和用户支持由Radineer负责。我们也支持企业内部的AI应用推广。

DIAGNOSIS

どこから手をつけるべきか、3分で分かります

8つの質問に答えるだけで、自社のAI活用成熟度と次の一歩が分かります。無料です。

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AI企业内部知识平台构建选择指南

详细介绍AI企业内部知识平台构建公司的选择方法、比较要点和推荐企业。

阅读指南

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