Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Slackbot × RAG で実現する社内情報検索の最適化
Search
howdy39
October 02, 2024
Technology
2
560
Slackbot × RAG で実現する社内情報検索の最適化
howdy39
October 02, 2024
Tweet
Share
More Decks by howdy39
See All by howdy39
AI新時代 情シスが向き合うべきAI活用戦略
howdy39
0
170
GAS x スプレッドシート x Looker Studio を組み合わせたデバイス管理 / DeviceMangent with GAS, SpreadSheet, Looker Studio
howdy39
3
1.6k
ChatGPTを使った 社内アシスタントBOTを作りました / ChatGPT Assistant Bot
howdy39
0
670
WebPagetestで始めるパフォーマンス計測 / Performance measurement starting with WebPagetest
howdy39
4
670
Storybookを用いたVue.js共通コンポーネント開発との戦い / stores-fights-storybook
howdy39
5
8.7k
gas-webpagetestで パフォーマンス計測を始めよう / get-started-measuring-performance-with-gas-webpagetest
howdy39
0
2.4k
Promise
howdy39
1
380
カラーユニバーサルデザイン / color universal design
howdy39
0
940
Geolocation API
howdy39
0
110
Other Decks in Technology
See All in Technology
見てわかるテスト駆動開発
recruitengineers
PRO
5
360
AIエージェントの開発に必須な「コンテキスト・エンジニアリング」とは何か──プロンプト・エンジニアリングとの違いを手がかりに考える
masayamoriofficial
0
390
人と組織に偏重したEMへのアンチテーゼ──なぜ、EMに設計力が必要なのか/An antithesis to the overemphasis of people and organizations in EM
dskst
6
620
kintone開発チームの紹介
cybozuinsideout
PRO
0
73k
「守る」から「進化させる」セキュリティへ ~AWS re:Inforce 2025参加報告~ / AWS re:Inforce 2025 Participation Report
yuj1osm
1
130
Goss: Faiss向けの新しい本番環境対応 Goバインディング #coefl_go_jp
bengo4com
0
1.4k
制約理論(ToC)入門
recruitengineers
PRO
3
310
知られざるprops命名の慣習 アクション編
uhyo
11
2.5k
第4回 関東Kaggler会 [Training LLMs with Limited VRAM]
tascj
12
1.8k
モダンフロントエンド 開発研修
recruitengineers
PRO
3
340
Browser
recruitengineers
PRO
4
330
Understanding Go GC #coefl_go_jp
bengo4com
0
1.1k
Featured
See All Featured
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
56
5.8k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.4k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
36
2.5k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.6k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
900
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
10
790
Facilitating Awesome Meetings
lara
55
6.5k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
36
6.8k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
780
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.1k
Transcript
Slackbot × RAG で実現する社内情報検索 の最適化 STORES 株式会社 中野 達也 1
自己紹介 STORES 株式会社 IT本部 シニアマネージャー 中野 達也@howdy39 SIerやフリーランスでソフトウェアエンジニア →(STORES)フロントエンドエンジニア →(STORES)情シス
2 2
どんな Slackbot をつくってるの? どのような仕組み? RAGのノウハウを紹介 目次 3
どんな Slackbot をつくってるの? 4
Slackで質問を投げかけると社内のドキュメントを読み込んで回答してくれるBOTを作成 5 5
BOTがあることで、ドキュメントを探すコストを下げられる 6 6 BOTがあることで、ドキュメントを探すコストを下げられる ヘルプデスク工数のコスト
どのような仕組み? 7
RAGで実現 8 8 ベクトル情報 を登録・更新 ・削除 Embedding (ベクトル 化) Webhookで
記事情報を送 信 質問する 実行 ベクトルで記 事を検索 Embedding (ベクトル 化) 記事内容を入 れて質問 回答結果を返 す 記事を 作成・更新・ 削除
RAGはフローが大きく2つにわかれるのでどこの話をしているかのイメージが大事 9 9 ベクトル情報 を登録・更新 ・削除 Embedding (ベクトル 化) Webhookで
記事情報を送 信 質問する 実行 ベクトルで記 事を検索 Embedding (ベクトル 化) 記事内容を入 れて質問 回答結果を返 す 記事を 作成・更新・ 削除 ベクトルDBへ格納 ベクトルDBから検索
「ベクトルDBへ格納」の詳細 10 10
「ベクトルDBから検索」の詳細 11 11
RAGのノウハウを紹介 12
ノウハウその1「初期データの反映」と「差分データの反映」の設計が大事 13 13 差分データの反映 初期データの反映 インポートするだけなので 簡単 難しい Webhookがあればいいが ない場合にどうするかの設
計が大事
ノウハウその2 マークダウンから無駄なデータを削ぎ落として登録 14 14 ここ!
ノウハウその2 マークダウンから無駄なデータを削ぎ落として登録 | コード例 15 15 imgタグを除去 brタグを削る 4つ以上の罫線の ”-”,
“=”, “〜” を3つに減らす 太字 “**” を除去 2つ以上のスペースを1つ に減らす 複数の改行を1つに減らす
記事の内容にもよるが 適当な記事をピックアップしたところ 文字数が 39,219→20,025 に削減 ノウハウその2 マークダウンから無駄なデータを削ぎ落として登録 | 削減効果 16
16 500文字ずつチャンクしたとしたら 分割数が80→40まで削減できた
ノウハウその3 データを収集するのが大事 17 17 ここ
ノウハウその3 データを収集するのが大事 | 例 18 18 これ
ノウハウその3 データを収集するのが大事 | 可視化 19 19 フィードバック メッセージを返却 (ランダム) フィードバック結果
のログをスプレッド シートに残す 利用状況とフィード バックをLooker Studioで可視化
ノウハウその4 Rerankを必ず入れる 20 20 ここ
ノウハウその4 Rerankを必ず入れる | チャンクを多く取ってRerankで絞る 21 21 100チャンクを Rerankして上位10 チャンクを取得 ※
類似度:高 topN=100 のチャンクを取得 ※ 類似度:低
Slackbot x RAG 環境を作り従業員の業務効率を向上させよう (ついでに情シスのヘルプデスク工数を削減する) RAGの全体像(登録フロー, 検索フロー)イメージしながら設計・ 実装・改善をしていくとよい まとめ 22
22
ご清聴ありがとうございました! 23