RAG/生成AI導入の技術相談にのります

RAG（検索拡張生成）を使って社内文書検索やチャットボットを作りたい、でも設計がよくわからない——そんなご相談に、60分のビデオチャットでお答えします。 ■ こんなお悩みはありませんか？ ・RAGシステムを導入したいが、アーキテクチャが決まらない ・ベクトル検索と全文検索の使い分けがわからない ・LLM API（OpenAI / Claude / Vertex AI / Azure OpenAI）の選定で迷っている ・プロンプト設計やチャンク分割の最適化に困っている ・既存のRAGの回答精度が低くて改善したい ・そもそもRAGが自社の課題に合っているかわからない ■ 相談後にこうなります ・RAGの全体アーキテクチャと技術選定の方針が明確になります ・検索パイプラインの設計方針や、次に検証すべきことが整理されます ■ ご相談の流れ ①ご購入後、事前に相談内容・現状の構成を簡単にお送りください ②日程を調整し、ビデオチャットの日時を決定します ③当日は画面共有やホワイトボードを使いながらアドバイスします ■ ご注意 ・コードの納品やシステムの実装作業は含まれません ・事前に相談内容をお送りいただけると、より的確な回答が可能です ■ 経歴 検索エンジニア歴3年。中央大学大学院で数理最適化・需要予測を研究。ハイブリッド検索による RAG システムを業務でも構築した経験があります。現職では Vertex AI / Azure OpenAI を用いた生成AI機能（コンテンツレコメンド・PR文自動生成等）のバックエンド開発を担当。検索パイプラインの設計から LLM 連携まで、実装レベルの具体的なアドバイスが可能です。社内では新卒研修の講師やメンターも担当しており、技術的な内容をわかりやすくお伝えすることを心がけています。