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Internalization Guide

技術文書・実験ノート検索のAI/MI実装ガイド

過去の実験ノート、技術報告書、特許、論文を探しやすくするための製造業向けRAG導線です。

「製造業 RAG」「技術文書検索 AI」「実験ノート 検索」で調べる人が、社内ナレッジ検索を安全に始めるためのページです。

実装の始め方

  1. 1文書を案件、材料、設備、試験条件などのメタデータ付きで整理します。
  2. 2まず埋め込み検索で、キーワード検索より拾える情報が増えるか確認します。
  3. 3回答生成より先に、根拠文書を正しく返す検索評価を作ります。
  4. 4機密情報の保存先とアクセス権限を確認してから展開します。

自社データでPoCする時の考え方

最初から回答生成を目指すより、目的の文書を正しく見つける検索評価を先に作ります。

材料名、設備名、試験名、顧客名などのメタデータを付けると検索精度が上がります。

RAGの回答には根拠文書へのリンクや引用箇所を必ず付けます。

よくある落とし穴

  • ・機密文書を外部APIに送る設計は、社内規程や契約上の問題になり得ます。
  • ・チャンク分割が粗すぎると根拠がぼやけ、細かすぎると文脈が失われます。
  • ・生成回答の自然さだけを見ると、根拠のない回答を見逃します。

よくある質問

RAGは最初から必要ですか？

まずはBM25や埋め込み検索で、必要な文書が見つかるかを評価するのが先です。回答生成はその後で十分です。

社内文書を外部APIに送ってもよいですか？

機密区分と契約次第です。PoCでも保存先、送信先、ログ保持、アクセス権限を先に確認してください。

おすすめ手法

Embedding SearchRAGHybrid SearchRerankingCitation-aware Summaries

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