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何を解決するか

組織は、契約書、ポリシー、製品マニュアルなどの膨大な非構造化知識の中から、特定の回答を見つけるために検索することに苦労することがよくあります。このプロジェクトは、これらのドキュメントをインデックス化し、ユーザーが自然言語で質問して、ソース資料へのインライン引用を伴う根拠に基づいた回答を受け取ることができる対話型アシスタントを提供します。

仕組み

システムは、Azure Container AppsにデプロイされたRAG (Retrieval-Augmented Generation) パイプラインを使用します。React フロントエンド、FastAPI バックエンド、および Azure Functions インジェクションワーカーで構成されています。

1. Ingestion: ドキュメントまたはウェブページが解析、チャンク化、埋め込み、および検索インデックス（Azure AI Search と Cosmos DB、または PostgreSQL と pgvector のいずれか）に保存されます。
2. Retrieval: ユーザーが質問をすると、バックエンドがインデックスから最も関連性の高い一節を抽出します。
3. Generation: 言語モデルがこのコンテキストに基づいて回答を生成し、引用とともにユーザーにストリーミングされます。

対象者

このソリューションは、法務専門家（契約書レビュー）、人事担当者（ポリシー支援）、カスタマーサクセスマネージャー（カスタマーインテリジェンス）などの役割において、知識検索を自動化する必要がある組織向けに設計されています。

ハイライト

• Flexible Storage: 検索エンジンとして Azure AI Search と Cosmos DB、または PostgreSQL と pgvector のいずれかをサポートします。
• Interchangeable Orchestrators: デプロイ時に Agent Framework または LangGraph のいずれかを選択できます。
• Admin Experience: コードを書かずにデータをインジェストし、プロンプトを構成するための UI を含んでいます。
• Security: ユーザー割り当てのマネージド ID と Azure RBAC を使用して認可を行い、アプリケーションのシークレットを不要にします。
• Accessibility: Speech-to-text による音声入力と、モデルの中間ステップを表示する推論パネルを特徴としています。