RAG（検索拡張生成）をローコードで構築し社内ナレッジ共有をAI化する方法

RAG（検索拡張生成）をローコードで構築し社内ナレッジ共有をAI化する方法とは

「RAG（検索拡張生成）をローコードで構築し社内ナレッジ共有をAI化する方法」とは、大規模言語モデル（LLM）の回答精度を向上させるRAG技術を、専門的なプログラミング知識を必要としないローコード開発プラットフォームを用いて実装し、企業内の膨大な情報をAIが効率的に活用・共有できるようにするアプローチです。これは、親トピックである「プロセス自動化のローコード開発」におけるAI活用の一環として位置づけられます。従来のAIチャットボットが抱える「ハルシネーション（誤情報生成）」の問題をRAGによって軽減し、企業が持つ信頼性の高い社内文書やデータベースからリアルタイムに情報を取得してLLMに参照させることで、より正確で関連性の高い回答を生成します。ローコードにより開発期間とコストを大幅に削減し、迅速なAI導入と運用が可能となり、社員のナレッジ検索効率向上や問い合わせ対応の自動化に貢献します。

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