ナレッジベース構築で「RAGやGraphRAGが思ったように動作しない」とお悩みではありませんか？それは原理的なレベルでのミスマッチが原因です。物事を素早く判断するには「概念」が必要ですが、RAGにはそれがなく、GraphRAGは概念ではなくオントロジーによって処理しようとしているからです。その結果、完璧な処理を目指すと複雑なシステムにならざる得ません。
ThinkNaviでは、LLM Wiki+概念構造モデル・アプローチにより、従来のRAGやGraph RAGよりも簡単にしっかりと動作する問い合わせ応答システムを構築できます。1000ページ程度までのウェブサイトまたは文書を指定するだけで、自動でナレッジベースにコンパイルし、即座に応答システムを構築します。
構築した応答システムは、
- ThinkNaviにログインする形で社内問い合わせシステムとして運用する。
- ウェブサイトに貼り付けて公開問い合わせシステム/チャットボットとして運用する。
- Storeにて無償・有償にて配信する。
という選択が可能です。
企業内で横断的なナレッジベースを構築されたい場合、文書ごとのナレッジベースをさらに概念構造モデルで統合することが可能で、また社内サーバーによるオンプレミス展開が可能ですので別途ご相談ください。