RefineTrain AI
Winter 2022活動中社内ドキュメントをLLM向けに書き換え、最適化するAI agents
- サマリー
- 企業向けに、LLM向けへ社内文書を再構成・最適化するAIエージェントを提供する
- 課題
- 社内知識が断片化・矛盾し、文脈や用語が不明確でLLMの回答精度が低下している
- 解決策
- AIエージェントが文書間の矛盾を解消し、文脈を抽出してLLM最適化版へ書き換える
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA; Remote
- チーム規模
- 4 人
事業内容
社内ドキュメントをAI向けに書き換え、企業固有の文脈を深く反映させる。これにより、あらゆるAIワークフローでLLMの回答精度を大幅に向上させる。 PROBLEM: -------------- • AIチームは、整理されておらず、矛盾や分断のある社内ナレッジが原因で、AIワークフローやagent構築時のLLMの精度に悩んでいる。 • 社内ナレッジには矛盾があり、定義されていない専門用語や、明文化されていない企業固有の前提・文脈が含まれている。 • LLMは入社初日の新人のようなもので、誰かに文脈を説明してもらわなければ、こうしたドキュメントを正しく理解できない。 • さらに、ナレッジ記事に企業固有の文脈や用語が含まれていない場合、vector searchの検索精度も低下する。 WHAT WE DO ------------------- • Clean & De-Conflict：AI agentsがすべてのドキュメントを読み込み、矛盾を解消し、コンテンツ同士の関係性を構築する。 • Context Distillation：AI agentsが関連ドキュメントを読み比べ、文脈を抽出し、社内ドキュメントをLLM向けに最適化したバージョンへ書き換える。オプションで人による承認を加えることで、出力の信頼性を100%まで高められる。 THE OUTCOME ---------------------- • 企業固有の文脈を正しく理解するagentとchatbotを実現する。 • 初回から正確で、ポリシーに沿った回答を返す検索を実現する。 • 新しいドキュメントの改訂内容にも同期し続ける、常に最新のknowledge baseを構築する。