プライベートエンタープライズLLM (RAG)

技術的課題

企業エンティティが機密性の高い社内文書に対して生成AIを活用できるようにします。推論は顧客自身のマシン上でローカルに実行され、文書がインフラの外に出ることはなく、OpenAIなどの第三者公開APIへの呼び出しも一切ありません。

ソフトウェア&AI統合

• ローカルLLM展開: オープンソースモデル(Llama、Mistralなど)の隔離されたプライベートサーバー上での構成とホスティング。
• 高度なRAGアーキテクチャ: 社内知識のリアルタイムセマンティック検索のためのPythonでの独自ベクトルデータベースの開発。
• カスタムFastAPIレイヤー: 隔離されたAIエンジンをクライアントの既存ERPとシームレスに統合するためのカスタムAPIバックエンドを設計しました。
• ゼロデータ漏洩: すべての情報処理を企業のファイアウォール内に厳密に閉じ込めるために設計されたエンドツーエンドの暗号化パイプライン。

確認済みの事実

• 2週間で RAG を本番稼働。最初のワークショップから日常利用まで。
• 推論は従業員のマシン上で実行。顧客のインフラから文書が出ることはなく、外部APIへの呼び出しも行いません。
• インデックスは自動更新。専用フォルダーにファイルを追加するだけで、人手を介さず反映されます。
• 1クエリあたりの応答時間は3〜10秒。顧客のハードウェア上で、専用GPUもネットワーク通信も不要です。