RAG導入時にこんなお悩みありませんか？
RAG導入時にこんなお悩みありませんか？
社内ドキュメントの活用に関連するお悩み
「データが大量にあり、どのファイルに必要な情報があるかを探すことに時間がかかっている。」
「社内ドキュメントそのものが複雑で、ファイルも複数あるため読んで理解することが大変。」
「繰り返される問い合わせをAIに任せたい。」
RAG内製化の落とし穴
RAGに関するよくある課題
社内ドキュメントの活用に関連するお悩み
「RAGを内製化したものの、期待した回答精度まで上がらない...」
「データ量が増えるほど、生成AIの回答が的外れになってしまう...」
「RAGのポテンシャルは感じるけど、組織全体での活用方法が見えない...」
「RAGを内製化したものの、期待した回答精度まで上がらない...」
「データ量が増えるほど、生成AIの回答が的外れになってしまう...」
「RAGのポテンシャルは感じるけど、組織全体での活用方法が見えない...」
「RAG導入に挑戦したものの、回答精度が向上せず頓挫してしまった」
「メンテナンスや改善に手が回らず、RAGが形骸化してしまっている」
「RAGの効果測定が難しく、投資対効果が見えづらい」
「RAG導入に挑戦したものの、回答精度が向上せず頓挫してしまった」
「メンテナンスや改善に手が回らず、RAGが形骸化してしまっている」
「RAGの効果測定が難しく、投資対効果が見えづらい」
「データが大量にあり、どのファイルに必要な情報があるかを探すことに時間がかかっている。」
「社内ドキュメントそのものが複雑で、ファイルも複数あるため読んで理解することが大変。」
「繰り返される問い合わせをAIに任せたい。」
社内ドキュメントの活用に関連するお悩み
RAG内製化の落とし穴
RAGに関するよくある課題
「データが大量にあり、どのファイルに必要な情報があるかを探すことに時間がかかっている。」
「社内ドキュメントそのものが複雑で、ファイルも複数あるため読んで理解することが大変。」
「繰り返される問い合わせをAIに任せたい。」
社内ドキュメントの活用に関連するお悩み
RAG内製化の落とし穴
RAGに関するよくある課題
「データが大量にあり、どのファイルに必要な情報があるかを探すことに時間がかかっている。」
「社内ドキュメントそのものが複雑で、ファイルも複数あるため読んで理解することが大変。」
「繰り返される問い合わせをAIに任せたい。」
「RAGを内製化したものの、期待した回答精度まで上がらない...」
「データ量が増えるほど、生成AIの回答が的外れになってしまう...」
「RAGのポテンシャルは感じるけど、組織全体での活用方法が見えない...」
「RAG導入に挑戦したものの、回答精度が向上せず頓挫してしまった」
「メンテナンスや改善に手が回らず、RAGが形骸化してしまっている」
「RAGの効果測定が難しく、投資対効果が見えづらい」
RAGとは何で、なぜ必要なのか？
RAGとは何で、なぜ必要なのか？
RAG導入時にこんなお悩みありませんか？
RAG（検索拡張生成）とは、LLM（大規模言語モデル）が回答を生成する前に、外部データ（ドキュメントやナレッジベース）を検索して参照できるようにする仕組みです。LLMが学習済みの情報だけで回答するのではなく、関連情報を取得・参照したうえで生成するため、より正確で根拠のある回答が可能になります。
RAG（検索拡張生成）は、AIが回答を生成する前に外部データ（ドキュメントやナレッジベース）を検索して参照できるようにする仕組みです。学習データだけで“推測”するのではなく、関連情報を取得して、より正確で根拠のある回答を行えるようになります。
「データが大量にあり、どのファイルに必要な情報があるかを探すことに時間がかかっている。」
「社内ドキュメントそのものが複雑で、ファイルも複数あるため読んで理解することが大変。」
「繰り返される問い合わせをAIに任せたい。」
社内ドキュメントの活用に関連するお悩み
R = Retrieval（検索）- LLMが回答を生成するにあたって必要となる関連情報をデータベースから検索取得するステップ。
A = Augmented（拡張）- 外部から追加情報をLLMに与えることで知識を拡張すること。
G = Generation（生成）- 取得した情報を踏まえ、十分な文脈が与えられた状態でLLMが回答を生成するプロセス。
R = Retrieval（検索）- LLMが回答を生成するにあたって必要となる関連情報をデータベースから検索取得するステップ。
A = Augmented（拡張）- 外部から追加情報をLLMに与えることで知識を拡張すること。
G = Generation（生成）- 取得した情報を踏まえ、十分な文脈が与えられた状態でLLMが回答を生成するプロセス。
「RAGを内製化したものの、期待した回答精度まで上がらない...」
「データ量が増えるほど、生成AIの回答が的外れになってしまう...」
「RAGのポテンシャルは感じるけど、組織全体での活用方法が見えない...」
「RAG導入に挑戦したものの、回答精度が向上せず頓挫してしまった」
「メンテナンスや改善に手が回らず、RAGが形骸化してしまっている」
「RAGの効果測定が難しく、投資対効果が見えづらい」
RAG内製化の落とし穴
RAGに関するよくある課題
RAGとは何で、なぜ必要なのか？
RAG（検索拡張生成）は、AIが回答を生成する前に外部データ（ドキュメントやナレッジベース）を検索して参照できるようにする仕組みです。学習データだけで“推測”するのではなく、関連情報を取得して、より正確で根拠のある回答を行えるようになります。
R = Retrieval（検索）- 情報を探して持ってくること。AIが必要なデータを検索するステップ。
A = Augmented（拡張）-「強化」「増強」の意味。検索した情報でモデルの能力を補強すること。
G = Generation（生成）- 最終的に文章や回答を作り出すこと。補強された情報を使って回答を生成する。
AskDona: dona-rag-2.0
AskDona: dona-rag-2.0
AskDona（dona-rag-2.5）の基盤となるRAG（検索拡張生成）は、独自の仕組みで構築されています。
ユーザーは管理画面上で、3つのステップ（「アップロード」「メタデータ編集」「処理」）を実行することで、下記の複雑なプロセスをまとめて実施できます。
AskDonaの特長は高い回答精度です。各プロセスを通じてデータが適切に処理されることで、根拠に基づく精度の高い回答を実現します。
AskDona（dona-rag-2.5）の基盤となるRAG（検索拡張生成）は、独自の仕組みで構築されています。ユーザーは管理画面上で、3つのステップ（「アップロード」「メタデータ編集」「処理」）を実行することで、下記の複雑なプロセスをまとめて実施できます。AskDonaの特長は高い回答精度です。各プロセスを通じてデータが適切に処理されることで、根拠に基づく精度の高い回答を実現します。
AskDona（dona-rag-2.0）の基盤となるRAG（検索拡張生成）は独自の仕組みで構築されています。ユーザーは管理画面から3つのステップ「アップロード」「メタデータ編集」「処理」を行うことで、以下の複雑なプロセスを処理することができます。AskDonaは回答精度が非常に高いことが特徴で、各プロセスを経てデータが適切に正確に処理されていることにより精度の高い回答を実現しています。
事前プロセス（検索精度の向上）
事前プロセスとは、本番運用（ユーザーへの回答提供）を開始する前に、回答の根拠となる情報源（ドキュメント等）を整備し、ナレッジベースとして構築する一連の工程を指します。AskDonaでは、RAGChatの機能を通じて、利用者ご自身で事前プロセスを実施できます。画面の案内に沿ってデータをアップロードし、「処理」を実行すると、AskDona（dona-rag-2.0）の処理プロセスがバックグラウンドで自動実行され、ナレッジベースを構築できます。また、お手元のデータはQ&A形式に作り替えたり、学習用に加工・整形したりする必要はありません。そのままアップロードでき、チューニングも不要なため、短期間で高品質な回答が期待できます。
事前プロセス（検索精度の向上）
事前プロセスとは、本番運用（ユーザーへの回答提供）を開始する前に、回答の根拠となる情報源（ドキュメント等）を整備し、ナレッジベースとして構築する一連の工程を指します。AskDonaでは、RAGChatの機能を通じて、利用者ご自身で事前プロセスを実施できます。画面の案内に沿ってデータをアップロードし、「処理」を実行すると、AskDona（dona-rag-2.0）の処理プロセスがバックグラウンドで自動実行され、ナレッジベースを構築できます。また、お手元のデータはQ&A形式に作り替えたり、学習用に加工・整形したりする必要はありません。そのままアップロードでき、チューニングも不要なため、短期間で高品質な回答が期待できます。
情報抽出モデル:
Information extraction model
情報抽出モデル:
Information extraction model
情報抽出モデル:
Information extraction model
Information extraction model
手元のドキュメントを「アップロード」し「処理」を実行すると、ドキュメント内のテキストだけでなく、画像、表、図、グラフなどを含む情報を抽出します（情報抽出モデル：Information Extraction Model）。
画像については、周辺テキストの読み取り（OCR）にとどまらず、画像の意味や、矢印・グラフ・表などの要素間の関係性も解析し、内容を理解したうえでデータとして保存できます。
また、数式や化学式にも対応しているため、学術論文や研究データの内容も正確に取り込めます。
アップロード可能なファイル形式は、Microsoft Excel（.xlsx/.xls）、PowerPoint（.pptx/.ppt）、Word（.docx/.doc）のほか、PDF、CSV、HTML、Markdown（.md）に対応しています。
手元のドキュメントを「アップロード」し「処理」を実行すると、ドキュメント内のテキストだけでなく、画像、表、図、グラフなどを含む情報を抽出します（情報抽出モデル：Information Extraction Model）。
画像については、周辺テキストの読み取り（OCR）にとどまらず、画像の意味や、矢印・グラフ・表などの要素間の関係性も解析し、内容を理解したうえでデータとして保存できます。また、数式や化学式にも対応しているため、学術論文や研究データの内容も正確に取り込めます。
アップロード可能なファイル形式は、Microsoft Excel（.xlsx/.xls）、PowerPoint（.pptx/.ppt）、Word（.docx/.doc）のほか、PDF、CSV、HTML、Markdown（.md）に対応しています。
手元のドキュメントを「アップロード」し「処理」を実行すると、ドキュメント内のテキストだけでなく、画像、表、図、グラフなどを含む情報を抽出します（情報抽出モデル：Information Extraction Model）。
画像については、周辺テキストの読み取り（OCR）にとどまらず、画像の意味や、矢印・グラフ・表などの要素間の関係性も解析し、内容を理解したうえでデータを抽出します。
また、数式や化学式にも対応しているため、学術論文や研究データの内容も正確に取り込めます。
アップロード可能なファイル形式は、Microsoft Excel（.xlsx/.xls）、PowerPoint（.pptx/.ppt）、Word（.docx/.doc）のほか、PDF、CSV、HTML、Markdown（.md）に対応しています。
手元のドキュメントを「アップロード」し「処理」を実行すると、ドキュメント内のテキストだけでなく、画像、表、図、グラフなどを含む情報を抽出します（情報抽出モデル：Information Extraction Model）。
画像については、周辺テキストの読み取り（OCR）にとどまらず、画像の意味や、矢印・グラフ・表などの要素間の関係性も解析し、内容を理解したうえでデータとして保存できます。また、数式や化学式にも対応しているため、学術論文や研究データの内容も正確に取り込めます。アップロード可能なファイル形式は、Microsoft Excel（.xlsx/.xls）、PowerPoint（.pptx/.ppt）、Word（.docx/.doc）のほか、PDF、CSV、HTML、Markdown（.md）に対応しています。
手元のドキュメントを「アップロード」し「処理」を実行すると、ドキュメント内のテキストだけでなく、画像、表、図、グラフなどを含む情報を抽出します（情報抽出モデル：Information Extraction Model）。画像については、周辺テキストの読み取り（OCR）にとどまらず、画像の意味や、矢印・グラフ・表などの要素間の関係性も解析し、内容を理解したうえでデータとして保存できます。また、数式や化学式にも対応しているため、学術論文や研究データの内容も正確に取り込めます。アップロード可能なファイル形式は、Microsoft Excel（.xlsx/.xls）、PowerPoint（.pptx/.ppt）、Word（.docx/.doc）のほか、PDF、CSV、HTML、Markdown（.md）に対応しています。
セマンティック分割モデル:
Semantic ChunkingModel
セマンティック分割モデル:
Semantic ChunkingModel
Semantic ChunkingModel
AskDonaでは、情報抽出モデル（Information Extraction Model）で抽出したテキストに加え、画像、表、図、グラフなどの情報も含めて整理し、人間が読んで理解するのと同じ感覚で、意味と文脈のまとまりを保ったまま分割・構造化します。これを行うのが、セマンティック分割モデル（Semantic Chunking Model）です。
セマンティック分割では、段落や文章の流れだけでなく、見出し／本文／小見出し／箇条書き／表のまとまり／図表本体とキャプション（説明文）の関係といった、ドキュメントの自然な構造を考慮して分割します。単純に文字数で区切ったり、LLMに分割を任せきりにしたりすると、文脈の途中が落ちて中間情報が欠けることがあり、情報の網羅性が不十分になり得ます。AskDonaはこうした点も踏まえ、検索・参照しやすい形でナレッジを保存します。
その結果、質問を受けた際に、情報源を「意味のあるまとまり」として取り出しやすくなり、回答の根拠として活用しやすい状態になります。
AskDonaでは、情報抽出モデル（Information Extraction Model）で抽出したテキストに加え、画像、表、図、グラフなどの情報も含めて整理し、人間が読んで理解するのと同じ感覚で、意味と文脈のまとまりを保ったまま分割・構造化します。これを行うのが、セマンティック分割モデル（Semantic Chunking Model）です。
セマンティック分割では、段落や文章の流れだけでなく、見出し／本文／小見出し／箇条書き／表のまとまり／図表本体とキャプション（説明文）の関係といった、ドキュメントの自然な構造を考慮して分割します。単純に文字数で区切ったり、LLMに分割を任せきりにしたりすると、文脈の途中が落ちて中間情報が欠けることがあり、情報の網羅性が不十分になり得ます。AskDonaはこうした点も踏まえ、検索・参照しやすい形でナレッジを保存します。
その結果、質問を受けた際に、情報源を「意味のあるまとまり」として取り出しやすくなり、回答の根拠として活用しやすい状態になります。
AskDonaでは、情報抽出モデル（Information Extraction Model）で抽出したテキストに加え、画像、表、図、グラフなどの情報も含めて整理し、人間が読んで理解するのと同じ感覚で、意味と文脈のまとまりを保ったまま分割・構造化します。これを行うのが、セマンティック分割モデル（Semantic Chunking Model）です。
セマンティック分割では、段落や文章の流れだけでなく、見出し／本文／小見出し／箇条書き／表のまとまり／図表本体とキャプション（説明文）の関係といった、ドキュメントの自然な構造を考慮して分割します。単純に文字数で区切ったり、LLMに分割を任せきりにしたりすると、文脈の途中が落ちて中間情報が欠けることがあり、情報の網羅性が不十分になり得ます。AskDonaはこうした点も踏まえ、検索・参照しやすい形でナレッジを保存します。
その結果、質問を受けた際に、情報源を「意味のあるまとまり」として取り出しやすくなり、回答の根拠として活用しやすい状態になります。
メタデータ抽出＆エンベディングモデル:
Metadata Extraction Model ＆ Embedding Model
メタデータ抽出＆エンベディングモデル:
Metadata Extraction Model ＆ Embedding Model
Metadata Extraction Model ＆ Embedding Model
Metadata Extraction Modelでは、セマンティック分割で作られた各データのまとまりに対して、「何についての情報か」「どの条件で使い分けるべきか」が分かるようにメタデータを付与し、ナレッジを管理・検索しやすい形に整えます。メタデータには、モデルが内容や構造から自動付与するもの（例：見出し階層、文書内の位置、抽出対象の種別〔本文／表／図など〕）と、運用に合わせて利用者が任意で設定・追加できるもの（例：発行日・改訂日、年代・年度カテゴリ、事業名・プロダクト名、管理部署（オーナー部門）、機密区分〔公開／社内限定／秘など〕）があり、後者の追加・修正が「メタデータ編集」のプロセスに該当します。
構造化されたデータは、分割処理を行うだけではなく、意味のあるまとまりがどういう目的をもっているのか、どのようなカテゴリに属するのか自動的にメタデータが付与されます。メタデータはユーザーからも手動で一部付与することができます。これが、「メタデータ編集」のプロセスに該当します。構造化されたデータは同時にベクトルデータとして保存され、様々な検索手法により検索されやすい状態でベクトルデータベースに蓄積されます。
構造化されたデータは、分割処理を行うだけではなく、意味のあるまとまりがどういう目的をもっているのか、どのようなカテゴリに属す
るのか自動的にメタデータが付与されます。メタデータはユーザーからも手動で一部付与することができます。これが、「メタデータ編集」
のプロセスに該当します。構造化されたデータは同時にベクトルデータとして保存され、様々な検索手法により検索されやすい状態でベク
トルデータベースに蓄積されます。
構造化されたデータは、分割処理を行うだけではなく、意味のあるまとまりがどういう目的をもっているのか、どのようなカテゴリに属するのか自動的にメタデータが付与されます。メタデータはユーザーからも手動で一部付与することができます。これが、「メタデータ編集」のプロセスに該当します。構造化されたデータは同時にベクトルデータとして保存され、様々な検索手法により検索されやすい状態でベクトルデータベースに蓄積されます。
Embedding Modelでは、セマンティック分割モデルおよびMetadata Extraction Modelの工程で生成された「情報の塊（チャンク）」を、検索に適した形式でベクトル化し、ベクトルデータベースに保存します。これにより、高次元のベクトル空間上で意味の近さにもとづく近似値検索（ベクトル検索）が可能になります。
構造化されたデータは、分割処理を行うだけではなく、意味のあるまとまりがどういう目的をもっているのか、どのようなカテゴリに属するのか自動的にメタデータが付与されます。メタデータはユーザーからも手動で一部付与することができます。これが、「メタデータ編集」のプロセスに該当します。構造化されたデータは同時にベクトルデータとして保存され、様々な検索手法により検索されやすい状態でベクトルデータベースに蓄積されます。
構造化されたデータは、分割処理を行うだけではなく、意味のあるまとまりがどういう目的をもっているのか、どのようなカテゴリに属す
るのか自動的にメタデータが付与されます。メタデータはユーザーからも手動で一部付与することができます。これが、「メタデータ編集」
のプロセスに該当します。構造化されたデータは同時にベクトルデータとして保存され、様々な検索手法により検索されやすい状態でベク
トルデータベースに蓄積されます。
構造化されたデータは、分割処理を行うだけではなく、意味のあるまとまりがどういう目的をもっているのか、どのようなカテゴリに属するのか自動的にメタデータが付与されます。メタデータはユーザーからも手動で一部付与することができます。これが、「メタデータ編集」のプロセスに該当します。構造化されたデータは同時にベクトルデータとして保存され、様々な検索手法により検索されやすい状態でベクトルデータベースに蓄積されます。
事前プロセスは、AskDonaの管理画面から画面操作（クリック）だけで実行できます。手順はシンプルで、「アップロード」→「メタデータ編集」→「処理」の3ステップです。
まず「アップロード」ボタンからドキュメントをアップロードすると、処理前の状態でデータが保管され、以降の工程に進める準備が整います。次に「メタデータ編集」では、必要に応じて任意のメタデータを追加できます。
最後に「処理」を実行すると、アップロードしたドキュメントに対して、Information Extraction Model（情報抽出）→ Semantic Chunking Model（文脈を保った分割）→ Metadata Extraction Model（メタデータ付与）→ Embedding Model（ベクトル化・保存）までの処理がまとめてバックグラウンドで自動実行され、検索や回答に利用できるナレッジベースが構築されます。
事前プロセスは、AskDonaの管理画面から画面操作（クリック）だけで実行できます。手順はシンプルで、「アップロード」→「メタデータ編集」→「処理」の3ステップです。
まず「アップロード」ボタンからドキュメントをアップロードすると、処理前の状態でデータが保管され、以降の工程に進める準備が整います。次に「メタデータ編集」では、必要に応じて任意のメタデータを追加できます。
最後に「処理」を実行すると、アップロードしたドキュメントに対して、Information Extraction Model（情報抽出）→ Semantic Chunking Model（文脈を保った分割）→ Metadata Extraction Model（メタデータ付与）→ Embedding Model（ベクトル化・保存）までの処理がまとめてバックグラウンドで自動実行され、検索や回答に利用できるナレッジベースが構築されます。
事前プロセスの一連の流れは、AskDonaの管理画面から実行することができます。「アップロード」ボタンからドキュメントをアップロードすると、事前処理のプロセスに入る前の状態でデータを保管します。メタデータ編集を押すと、任意のメタデータを設定することが可能です。メタデータとは、構造化されたデータの内容や特性を説明する付随的な情報であり、自動付与がされていますが、ユーザー側から指定したいメタデータがある場合は付与しておくとより意図する回答を得ることができます。例えば、回答生成の中に参照元URLを表示したい場合はメタデータのキーにURL、バリューにhttps://といった形で付与しておくと、該当する情報源の参照元URLを回答生成時に表示させることができます。
事前プロセスとは、本番運用（ユーザーへの回答提供）を開始する前に、回答の根拠となる情報源（ドキュメント等）を整備し、ナレッジベースとして構築する一連の工程を指します。AskDonaでは、RAGChatの機能を通じて、利用者ご自身で事前プロセスを実施できます。画面の案内に沿ってデータをアップロードし、「処理」を実行すると、AskDona（dona-rag-2.0）の処理プロセスがバックグラウンドで自動実行され、ナレッジベースを構築できます。また、お手元のデータはQ&A形式に作り替えたり、学習用に加工・整形したりする必要はありません。そのままアップロードでき、チューニングも不要なため、短期間で高品質な回答が期待できます。
事前プロセス（検索精度の向上）
AskDona（dona-rag-2.0）の基盤となるRAG（検索拡張生成）は独自の仕組みで構築されています。ユーザーは管理画面から3つのステップ「アップロード」「メタデータ編集」「処理」を行うことで、以下の複雑なプロセスを処理することができます。AskDonaは回答精度が非常に高いことが特徴で、各プロセスを経てデータが適切に正確に処理されていることにより精度の高い回答を実現しています。
AskDona: dona-rag-2.0
リアルタイムプロセス（回答生成の質の向上）
リアルタイムプロセス（回答生成の
質の向上）
リアルタイムプロセスとは、ユーザーがRAGChatに質問を入力して送信した後、どのような処理を経て回答が返されるのかを示す一連の仕組みを指します。
一般的に、どれだけ優秀な人であっても、所属組織の前提知識や社内用語、業務背景を十分に把握していない段階では、論点が浅い質問になったり、必要な前提や条件が抜けたまま質問してしまったりすることが少なくありません。その結果、検索すべき情報源にうまく辿り着けず、回答の網羅性や適合性が下がる要因になります。
AskDonaのリアルタイムプロセスでは、このギャップを補うために、ユーザーの質問意図を分解して不足しがちな観点や前提を補完し、複数のサブクエリ（角度を変えた質問）を自動生成します（サブクエリ化）。これにより、ユーザーが最初に投げた質問が抽象的・不完全であっても、関連する論点を補うことで必要な情報源に到達しやすくなり、より網羅性の高い回答につながります。
リアルタイムプロセスとは、ユーザーがRAGChatに質問を入力して送信した後、どのような処理を経て回答が返されるのかを示す一連の仕組みを指します。
一般的に、どれだけ優秀な人であっても、所属組織の前提知識や社内用語、業務背景を十分に把握していない段階では、論点が浅い質問になったり、必要な前提や条件が抜けたまま質問してしまったりすることが少なくありません。その結果、検索すべき情報源にうまく辿り着けず、回答の網羅性や適合性が下がる要因になります。
AskDonaのリアルタイムプロセスでは、このギャップを補うために、ユーザーの質問意図を分解して不足しがちな観点や前提を補完し、複数のサブクエリ（角度を変えた質問）を自動生成します（サブクエリ化）。これにより、ユーザーが最初に投げた質問が抽象的・不完全であっても、関連する論点を補うことで必要な情報源に到達しやすくなり、より網羅性の高い回答につながります。
リアルタイムプロセスとは、ユーザーがRAGChatに質問を入力して送信した後、どのような処理を経て回答が返されるのかを示す一連の仕組みを指します。
一般的に、どれだけ優秀な人であっても、所属組織の前提知識や社内用語、業務背景を十分に把握していない段階では、論点が浅い質問になったり、必要な前提や条件が抜けたまま質問してしまったりすることが少なくありません。その結果、検索すべき情報源にうまく辿り着けず、回答の網羅性や適合性が下がる要因になります。
AskDonaのリアルタイムプロセスでは、このギャップを補うために、ユーザーの質問意図を分解して不足しがちな観点や前提を補完し、複数のサブクエリ（角度を変えた質問）を自動生成します（サブクエリ化）。これにより、ユーザーが最初に投げた質問が抽象的・不完全であっても、関連する論点を補うことで必要な情報源に到達しやすくなり、より網羅性の高い回答につながります。
AskDonaでは、事前プロセスだけでなくリアルタイムプロセスにおいてもAIエージェントを活用し、ユーザーの意図を適切に汲み取ったうえで、情報の網羅性が高い回答を提供できるように設計されています。ユーザーが質問を送信すると、AIエージェントが質問の意図や前提・背景を要素分解し、観点を変えた複数の質問を生成します（サブクエリ化）。ユーザーの質問とサブクエリを用いて、それぞれに適した情報源を検索し、回答に必要な根拠を収集します。
検索では、目的に応じて複数の手法を組み合わせます。たとえば、特定の語句に一致する情報源が必要な場合はキーワード検索を行い、文脈や意味の近さにもとづいて情報源を探す場合はベクトル検索（近似検索）を用います。AskDonaでは、これらを組み合わせた検索手法をハイブリッド検索と呼んでいます。
必要な情報源が揃った段階で回答生成を実行しますが、その際も情報の正確性を担保するため、引用にもとづいて回答するよう生成AIへ明確に指示する仕組みを組み込んでいます。これによりハルシネーションを低減し、参照元のどの箇所を根拠に回答が生成されたかを確認しやすい形で回答を提示できるため、信頼性の高い回答を提供します。
AskDonaのリアルタイム処理については、ユーザーの質問の課題として、どういう質問を投げかけたら適切な回答が得られるのかわからないという未熟さが反映される傾向にあります。例えば、新卒や中途で入社した社員を想像してみてください、彼らは優秀であったとしても、組織のことについては詳しくないが故に前提の知識を知らなかったり、自分の知識の範囲外のことが存在することに気づくことができないかもしれません。
AskDonaのリアルタイム処理については、ユーザーの質問の課題として、どういう質問を投げかけたら適切な回答が得られるのかわからな
いという未熟さが反映される傾向にあります。例えば、新卒や中途で入社した社員を想像してみてください、彼らは優秀であったとして
も、組織のことについては詳しくないが故に前提の知識を知らなかったり、自分の知識の範囲外のことが存在することに気づくことができ
ないかもしれません。
AskDonaのリアルタイム処理については、ユーザーの質問の課題として、どういう質問を投げかけたら適切な回答が得られるのかわからないという未熟さが反映される傾向にあります。例えば、新卒や中途で入社した社員を想像してみてください、彼らは優秀であったとしても、組織のことについては詳しくないが故に前提の知識を知らなかったり、自分の知識の範囲外のことが存在することに気づくことができないかもしれません。
AskDonaのメタデータは、事前プロセスでの整理にとどまらず、リアルタイムプロセス（質問→検索→回答生成）においても有効に活用できます。あらかじめ利用者が任意で設定したメタデータ（キー／値）を検索条件として使うことで、回答生成時の検索対象を適切に絞り込んだうえで質問を実行できます。
この仕組みにより、データを部署や事業ごとに分断して管理することで発生しがちな「データサイロ化」の課題にも対応できます。AskDonaでは、データを基本的に一箇所に集約しつつ、メタデータによって検索範囲を制御できるため、全社横断で探したいときは広く、特定目的で探したいときは狭く、という両立が可能になります。異なる事業目的のデータを一箇所に共存させながら、横断検索と個別検索の両方を実現したいユースケースに適した設計です。
AskDonaのメタデータは、事前プロセスでの整理にとどまらず、リアルタイムプロセス（質問→検索→回答生成）においても有効に活用できます。あらかじめ利用者が任意で設定したメタデータ（キー／値）を検索条件として使うことで、回答生成時の検索対象を適切に絞り込んだうえで質問を実行できます。
この仕組みにより、データを部署や事業ごとに分断して管理することで発生しがちな「データサイロ化」の課題にも対応できます。AskDonaでは、データを基本的に一箇所に集約しつつ、メタデータによって検索範囲を制御できるため、全社横断で探したいときは広く、特定目的で探したいときは狭く、という両立が可能になります。異なる事業目的のデータを一箇所に共存させながら、横断検索と個別検索の両方を実現したいユースケースに適した設計です。
AskDonaのメタデータは、事前プロセスでの整理にとどまらず、リアルタイムプロセス（質問→検索→回答生成）においても有効に活用できます。あらかじめ利用者が任意で設定したメタデータ（キー／値）を検索条件として使うことで、回答生成時の検索対象を適切に絞り込んだうえで質問を実行できます。
この仕組みにより、データを部署や事業ごとに分断して管理することで発生しがちな「データサイロ化」の課題にも対応できます。AskDonaでは、データを基本的に一箇所に集約しつつ、メタデータによって検索範囲を制御できるため、全社横断で探したいときは広く、特定目的で探したいときは狭く、という両立が可能になります。異なる事業目的のデータを一箇所に共存させながら、横断検索と個別検索の両方を実現したいユースケースに適した設計です。
AskDonaのメタデータは、事前プロセスでの整理にとどまらず、リアルタイムプロセス（質問→検索→回答生成）においても有効に活用できます。あらかじめ利用者が任意で設定したメタデータ（キー／値）を検索条件として使うことで、回答生成時の検索対象を適切に絞り込んだうえで質問を実行できます。
この仕組みにより、データを部署や事業ごとに分断して管理することで発生しがちな「データサイロ化」の課題にも対応できます。AskDonaでは、データを基本的に一箇所に集約しつつ、メタデータによって検索範囲を制御できるため、全社横断で探したいときは広く、特定目的で探したいときは狭く、という両立が可能になります。異なる事業目的のデータを一箇所に共存させながら、横断検索と個別検索の両方を実現したいユースケースに適した設計です。
「Day１から精度が高い」
が新しいスタンダード。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、チューニングやデータ加工の工数を要さず、初期段階から高精度な回答を実現します。スーパーコンピューター「富岳」を運用する理化学研究所R-CCSとの共同検証により、他社製品より20ポイント差以上、精度が高いことを実証済みです。
ご導入担当者は精度向上のために時間を使うのではなく、AskDonaを組織の知識として活用するための価値創出に専念することができます。技術的な懸念事項を早期にクリアできるため、検証フェーズをクイックにクリアし、機会損失を生むことなく、迅速に本格運用へのフェーズ移行を実現します。
「Day１から精度が高い」
が新しいスタンダード。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、チューニングやデータ加工の工数を要さず、初期段階から高精度な回答を実現します。スーパーコンピューター「富岳」を運用する理化学研究所R-CCSとの共同検証により、他社製品より20ポイント差以上、精度が高いことを実証済みです。
ご導入担当者は精度向上のために時間を使うのではなく、AskDonaを組織の知識として活用するための価値創出に専念することができます。技術的な懸念事項を早期にクリアできるため、検証フェーズをクイックにクリアし、機会損失を生むことなく、迅速に本格運用へのフェーズ移行を実現します。
「Day１から精度が高い」
が新しいスタンダード。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、チューニングやデータ加工の工数を要さず、初期段階から高精度な回答を実現します。スーパーコンピューター「富岳」を運用する理化学研究所R-CCSとの共同検証により、他社製品より20ポイント差以上、精度が高いことを実証済みです。
ご導入担当者は精度向上のために時間を使うのではなく、AskDonaを組織の知識として活用するための価値創出に専念することができます。技術的な懸念事項を早期にクリアできるため、検証フェーズをクイックにクリアし、機会損失を生むことなく、迅速に本格運用へのフェーズ移行を実現します。
「Day１から精度が高い」が新しいスタンダード。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、チューニングやデータ加工の工数を要さず、初期段階から高精度な回答を実現します。スーパーコンピューター「富岳」を運用する理化学研究所R-CCSとの共同検証により、他社製品より20ポイント差以上、精度が高いことを実証済みです。
ご導入担当者は精度向上のために時間を使うのではなく、AskDonaを組織の知識として活用するための価値創出に専念することができます。技術的な懸念事項を早期にクリアできるため、検証フェーズをクイックにクリアし、機会損失を生むことなく、迅速に本格運用へのフェーズ移行を実現します。
よくあるご質問
よくあるご質問
よくあるご質問
RAGのデータベースにアップロードするデータは国内のサーバーに保存されますか？
はい、RAGのデータベースにアップロードされたファイルは日本国内のサーバーで管理されます。
AskDonaの利用環境は、他社と分離されていますか？
自社のクラウド環境でAskDonaを利用することはできますか？
RAGに入れらるファイルフォーマットや容量制限は？
社内データがChatGPTの学習に使われることはありますか？
まずはデモのご予約から。
AskDonaのテーマは「役割の再定義」です。AIができることはAIに任せて人が人の業務に集中できる環境をAskDonaを活用してつくりませんか？
Deep Research
Batch Analysis
レポート
記事
まずはデモのご予約から。
AskDonaのテーマは「役割の再定義」です。AIができることはAIに任せて人が人の業務に集中できる環境をAskDonaを活用してつくりませんか？
Deep Research
Batch Analysis
レポート
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法人向けRAG
高性能なRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術と高度なデータ処理能力により、ご利用いただく組織が保有するデータを整備・チューニングすることなく、回答精度90%以上を実現します。
