RAG（検索拡張生成）を用いた過去の対応履歴からのAI要約・回答生成

RAG（検索拡張生成）を用いた過去の対応履歴からのAI要約・回答生成とは

RAG（検索拡張生成）を用いた過去の対応履歴からのAI要約・回答生成とは、大規模言語モデル（LLM）が持つ一般的な知識に加え、企業が保有する過去の顧客対応履歴、FAQ、マニュアルなどの非構造化データを検索し、その情報に基づいて顧客からの問い合わせに対する要約や回答を生成する技術です。従来のLLMが持つ知識だけでは対応しきれない、企業固有の最新情報や詳細な文脈を反映した高精度な回答を可能にします。これにより、AIはより具体的かつ正確な情報に基づいた応答を生成し、顧客対応の品質と効率を飛躍的に向上させます。この技術は、親トピックである「自動要約機能」の一環として、特に顧客対応の省力化と業務効率化に大きく貢献し、オペレーターの負担軽減にも繋がります。

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