正直に言って、大規模言語モデル（LLM）は箱から出したばかりの状態では素晴らしいですが、あなたの会社については何も知りません。彼らはあなたの製品、ポリシー、または顧客の一般的な問題を知りません。サポートの質問に答えようとするとき、彼らはしばしばただ推測しているだけです。これにより曖昧な回答が生じたり、さらに悪いことに、AIがただ作り上げた「幻覚」が生じることがあります。
ここで検索強化生成（RAG）が登場します。RAGを、AIにあなたの会社のプライベートコレクション、すべての内部知識への図書カードを与えることと考えてください。これにより、AIは話す前に正しい答えを調べることができます。
このガイドでは、データソースを接続するところから正確で役立つ回答を生成するまで、RAG実装の実際のステップを案内します。技術的な概念を平易な英語で分解し、自分で構築する場合でも、プラットフォームを使用して迅速に実行する場合でも、一般的なトラップを回避する方法を示します。
成功するRAG実装に必要なもの
始める前に、RAGシステムの主要な部分を知っておくと役立ちます。たとえeesel AIのようなプラットフォームを使用してすべてを処理しても、動いている部分を理解することで、舞台裏で何が起こっているのかが明確になります。
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知識ソース: これはあなたの会社が知っているすべてのことです。ヘルプセンターの記事、過去のサポートチケット、ConfluenceやNotionのような内部ウィキ、Google Docs、さらにはShopifyストアからの製品情報までを指します。
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埋め込みモデル: これを翻訳者と考えてください。すべてのテキストベースの知識を特別な数値形式（ベクトルと呼ばれる）に変換します。これにより、コンピュータはドキュメントの意味とコンテキストをキーワードだけでなく理解できます。
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ベクトルデータベース: これは、これらの数値ベクトルを保存し検索するために構築された特別なデータベースです。システムが瞬時に質問に答えるための完璧な情報の断片を見つけることを可能にします。
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大規模言語モデル（LLM）: これはシステムの「話す」部分です。ユーザーの質問とベクトルデータベースによって見つかった情報を取り込み、自然で人間のような応答を作成します。
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オーケストレーションレイヤー: これはすべてを指示する交通警官です。質問が入ってきた瞬間から、正しい情報を見つけ、LLMに送信し、最終的な回答をユーザーに返すまでのプロセス全体を管理します。
RAG実装のステップバイステップガイド
RAGシステムを組み立てることは、かなり論理的な順序に従います。ここでは、それがどのように機能するか、自分で行う場合の頭痛の種と、専門のプラットフォームがどのように生活を楽にするかを見ていきます。
ステップ1: 知識ソースを準備して接続する
まず最初に、AIに学習させたいすべての情報を集める必要があります。これは、さまざまな知識の場所にAIを指し示すことを意味します。
プロセス:
データをあちこちから引っ張ってくる必要があります。たとえば、古いチケットのためにZendeskやFreshdeskAPIに接続したり、公開ヘルプセンターをスクレイピングしたり、ConfluenceやGoogle Docsの内部ドキュメントの接続を設定したりする必要があります。また、このデータを同期させる方法も必要です。さもなければ、AIは古いニュースを提供することになります。
課題:
ここで物事がすぐに混乱する可能性があります。各データソースには独自のAPIとフォーマットがあるため、情報を引き出してクリーンアップするためにカスタムコードを書く必要があります。すべてを確実に同期させるデータパイプラインを構築することは、週末のプロジェクトではなく、エンジニアを数週間または数ヶ月縛り付ける可能性があります。
eesel AIの利点:
これにより、タイムラインを数ヶ月から数分に縮めることができます。eesel AIは100以上のワンクリック統合を提供しています。エンジニアがカスタムコネクタを構築する代わりに、アカウントにログインするだけです。過去のチケット、ヘルプ記事、ウィキから自動的に情報を引き込み、常に最新の中央の脳を作成します。数分でスマートなAIエージェントを稼働させることができます。
ステップ2: データをチャンク化して埋め込む
すべてのデータを手に入れたら、それをLLMにそのまま渡すことはできません。小さく論理的な部分（「チャンク」）に分割し、それを埋め込みモデルに通してベクトルに変換する必要があります。
プロセス:
チャンク化戦略を決定する必要があります。ドキュメントを段落ごとに分割しますか？特定の単語数で分割しますか？それとももっと複雑な方法ですか？すべてを分割した後、テキストを埋め込みモデルに送り、生成されたベクトルをベクトルデータベースに保存します。
課題:
データをどれだけうまくチャンク化するかが結果に大きな影響を与えます。うまくいかないと、AIは重要なコンテキストが欠けているか、単に無関係なスニペットを引き出す可能性があります。埋め込みプロセス全体を管理し、ベクトルデータベースを稼働させ続けるには、専門的な技術スキルが必要です。
eesel AIの利点:
eesel AIはこれをすべて自動で処理します。顧客サポートと内部知識にすでに最適化された方法でドキュメントを賢くチャンク化し、AIが最も有用な情報を見つけて完全で正確な回答を提供できるようにします。
ステップ3: 検索プロセスを設定する
これはRAGの「検索」部分です。ユーザーが質問をすると、システムはその質問をベクトルに変換し、最も類似したベクトルを持つテキストチャンクをデータベースで検索します。これが最も関連性の高い情報です。
プロセス:
ユーザーの質問を受け取り、それを埋め込み、ベクトルデータベースで類似性検索を実行できる検索機能を構築する必要があります。この機能は、回答のコンテキストとして使用するために最も関連性の高いドキュメントをいくつか引き出す必要があります。
課題:
検索システムを適切に調整することは、芸術と科学の両方です。注意しないと、間違ったマニュアルや古いチケットを引き出す可能性があります。検索の精度を必要なレベルにするには、多くの試行錯誤とデータサイエンスの知識が必要な場合があります。
eesel AIの利点:
eesel AIの検索システムは、サポートとITサービス管理のためにすでに構築され最適化されています。最も役立つ情報を見つけて優先順位を付けるように設計されているため、手動での調整は必要ありません。
ステップ4: 生成とワークフローを設定する
適切なコンテキストが得られたら、最後のステップはそれをLLMに渡し、元の質問とともに最終的な回答を生成することです。ここでAIにどのように振る舞うか、何を許可するかを教えます。
プロセス:
ここではプロンプトエンジニアリングを使用します。基本的に、LLMに対する指示を書きます。どのような口調を使うか、提供された情報に固執するように命じ、人間にエスカレートするべきときのルールを作成します。また、AIがチケットにタグを追加したり、注文状況を調べたりするようなワークフローを構築したいかもしれません。
課題:
良いプロンプトを書くことと柔軟なワークフローエンジンを構築することは難しいです。AIの性格を正しく設定しながら、必要なガードレールを設けるのは難しいです。カスタムアクションを実行させたい場合、それは通常、さらに多くの開発作業を意味します。ほとんどの組み込みヘルプデスクAIはここでの制御をほとんど提供せず、彼らのやり方に縛られます。
eesel AIの利点:
eesel AIは、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンと強力なプロンプトエディタを提供します。AIのペルソナを定義し、非常に具体的な自動化ルールを設定し、他のシステムと連携したりチケットの詳細を更新したりするカスタムアクションを設定することができます。コードを一行も書くことなく。
プロのヒント: eesel AIのようなツールを使用すると、すべてを一度に行う必要はありません。最初は1つか2つの単純で一般的なチケットタイプの応答を自動化することから始めます。それが機能しているのを見て、慣れてきたら、AIが処理する範囲を徐々に拡大していくことができます。これがよりスムーズな展開方法です。
ステップ5: 自信を持ってテストして展開する
訓練されていない従業員が顧客と話すのは望ましくないのと同様に、AIも同様です。実際に機能することを確認する必要があります。
プロセス:
自分で構築している場合、別のテスト環境が必要です。AIのパフォーマンスを確認するためのテスト質問をたくさん用意する必要があり、これは遅くて手動のプロセスになる可能性があります。また、顧客が助けを求める奇妙で素晴らしい方法をすべてカバーしているかどうかを知る方法はありません。
課題:
テストケースが良いかどうかをどうやって知るのでしょうか？スイッチを入れる前に、AIが実際にどれだけの時間とお金を節約するかを予測するのは非常に難しいです。
eesel AIの利点:
eesel AIにはこれに役立つ便利な機能があります。それはシミュレーションモードです。過去のサポートチケットを数千件にわたって安全な環境でAI設定をテストできます。各チケットに対してどのように応答したかを正確に確認し、ディフレクション率の確固たる予測を得て、顧客がAIと話す前にその動作を調整できます。これにより、推測とリスクが完全に排除されます。
RAG実装の一般的な落とし穴（およびそれを回避する方法）
RAGシステムは大いに役立ちますが、いくつかの一般的な問題があなたをつまずかせる可能性があります。ここで注意すべきことを紹介します。
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ゴミが入ればゴミが出る: AIは与えられた情報の賢さに依存します。ヘルプドキュメントが間違っている、古い、または単に混乱している場合、AIは悪い回答を出します。
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回避方法: 知識ベースを監査し、クリーンアップする習慣をつけましょう。一部のツールはこれを支援することもできます。たとえば、eesel AIは、人間のエージェントがチケットをうまく解決した方法に基づいて新しい知識ベースの記事を自動的にドラフトすることができ、証明された解決策でギャップを埋めるのに役立ちます。
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古い情報: 物事はすぐに変わります。RAGシステムが最新のドキュメントと常に同期していない場合、古い情報を提供し混乱を引き起こすことになります。
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回避方法: データの同期が自動化されていることを確認してください。eesel AIのようなプラットフォームはこれを目的に構築されており、AIの知識を常に最新に保ち、あなたが何もする必要がないようにします。
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セキュリティとプライバシーの見落とし: あなたの会社のプライベートデータをこのシステムに投入しています。そのデータがどのように保存され、誰がそれを見ることができ、他の会社のAIモデルを訓練するために使用されていないことを完全に確信する必要があります。
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回避方法: セキュリティを真剣に考えるソリューションを選択してください。eesel AIは、データが一般モデルの訓練に使用されないことを保証し、EUデータ居住を提供し、SOC 2 Type II認定パートナーと協力しています。
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驚きのコストに注意: DIYのRAG実装は恐ろしい請求書を伴う可能性があります。LLM APIコール、ベクトルデータベースのホスティング、システムを稼働させるために必要なすべてのコンピューティングパワーに支払う必要があります。これらのコストは予期せず膨らむ可能性があり、特にAIがチケットをうまく解決するたびに料金を請求するベンダーと協力している場合は特にそうです。
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回避方法: 明確で予測可能な価格設定を持つプラットフォームを選択してください。eesel AIのプランは、一定のAIインタラクション量に基づいた月額固定料金です。解決ごとの料金はなく、支払う金額が常に正確にわかります。
RAG構築のステップバイステップガイド
実装は数ヶ月にわたるプロジェクトである必要はありません
これがRAGシステムを立ち上げるためのロードマップです。これは、一般的なチャットボットを実際にあなたのビジネスを理解する専門のアシスタントに変えることができる技術です。自分で構築することも可能ですが、データエンジニアリング、機械学習、セキュリティの専門スキルを必要とする大規模なプロジェクトです。
しかし、すべての利点を得るためにAIチーム全体が必要なわけではありません。eesel AIのようなプラットフォームは、その複雑さをすべて処理するように設計されています。データ接続やチャンク化からテストやワークフローまで、すべてを処理することで、eeselはあなたが最も得意とすること、つまり素晴らしいサポートを提供することに集中できるようにします。
数分でRAG実装を開始する
RAGを搭載したAIエージェントがあなたのビジネスに何ができるかを見てみませんか？
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知識を接続する: eesel AIにサインアップし、数回のクリックでヘルプデスクと知識ソースを接続します。
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パフォーマンスをシミュレートする: 過去のチケットでシミュレーションを実行し、どれだけの問い合わせを自動化できるかを正確に確認します。
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ライブにする: AIエージェントを起動し、今日から時間を節約し、顧客をより幸せにしましょう。
よくある質問
自分たちで構築する場合、データソースの接続、検索の微調整、ワークフローの構築に数ヶ月かかることがあります。それに対して、eesel AIのような専門プラットフォームを使用すれば、複雑なインフラがすでに構築され最適化されているため、数分でライブにすることができます。
完璧である必要はありませんが、データがきれいであるほど、より正確な回答が得られます。最初に最も信頼できる知識源から始め、時間をかけて知識のギャップを特定し埋めるプラットフォームを使用するのが良い戦略です。
主な継続的なコストは、LLM APIコール、ベクターデータベースのホスティング、埋め込みと検索のためのコンピューティングパワーです。これらのコストは変動し予測が難しいため、フラットで透明な価格設定のプラットフォームが、より予算に優しく安定した代替手段を提供します。
ゼロから構築する場合、精度と関連性を調整するために専門的なMLの専門知識が必要です。しかし、現代のRAGプラットフォームは非専門家向けに設計されており、既存のチームが深いAI/MLの知識を必要とせずに強力なAIエージェントを設定し管理することができます。
DIYシステムは、データパイプラインの維持、精度の監視、インフラの管理に継続的な作業が必要です。管理されたプラットフォームはこれらのほとんどを自動化し、主にAIの知識が常に新鮮であることを保証するための継続的なデータ同期を処理し、チームの手動作業を必要としません。
最優先事項は、あなたの会社のプライベートデータが第三者のAIモデルのトレーニングに使用されないことを保証し、厳格なアクセス制御で安全に保存されることです。常にベンダーのデータプライバシーポリシーを確認し、SOC 2コンプライアンスのような認証を探すことで、情報が保護されていることを確認してください。
