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RAGを用いたチャットボット
Retrieval-Augmented Generationを用いたAIチャットボットで、企業のドキュメントから正確な回答を提供します。内部ソースからの引用で、元のドキュメントにリンクし、誤情報を防ぎます。
— 能力
技術的に提供するもの。
🗄
ベクターデータベース
Pinecone/QdrantとOpenAIまたはCohereの埋め込みモデル
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マルチソース
PDF、Notion、Confluence、Google Drive、ウェブサイトクロール
🔗
リンク付き引用
各回答がソースドキュメントにリンク
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多言語対応
RO/ENでのクエリ、ユーザーの言語での応答
技術スタック
PineconeOpenAI EmbeddingsGPT-4oNext.jsPostgreSQL
— ユースケース
実際にどのように提供するか。
内部知識ボット
チームが内部ドキュメントについて質問し、手動検索を省略
カスタマーサポートFAQ
FAQ + 返品ポリシー + 技術ガイドに基づいて訓練されたチャットボット
— パッケージ
標準パッケージ。
チャットボットRAGセットアップ
ベクターデータベースと1つのソースを持つWebチャットボット
から €500
- ✓ベクターデータベース Pinecone (1Mベクトル)
- ✓1つのソースを取り込む (PDFセット、Notion、またはウェブサイト)
- ✓埋め込みチャットウィジェット
- ✓管理ダッシュボードの会話
- ✓1か月のメンテナンス + 再訓練
— FAQ
よくある質問。
どれくらいのドキュメントをアップロードできますか？+
スターターティア: 約10kページ。プロ: 無制限（スケーラブルなベクターデータベースコスト）。
変更に伴って自動的に更新されますか？+
はい、Webhook + 定期クロール（毎日/毎週設定可能）。
オフライン/オンプレミスで動作しますか？+
はい、エンタープライズティアでは、セルフホスト型のベクターデータベース + オープンソースLLM（Llama 3.x）を使用します。
あなたのプロジェクトについて話し合いましょう。
無料のディスカバリーコール + 24時間以内の見積もり。
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