DocGPTは、シームレスな会話インターフェースを提供することで、ドキュメントからの情報抽出とQ&Aを簡素化するように設計されています。ユーザーはPDF、Word、PowerPoint形式のドキュメントをアップロードし、テキストパーサーを使って処理します。コンテンツはチャンク化され、OpenAIの埋め込みモデルを用いて埋め込まれ、FAISSやPineconeのようなベクターデータベースに保存されます。ユーザーが問い合わせを送信すると、DocGPTは類似性検索によって最も関連性の高いテキストチャンクを取得し、ChatGPTを利用して正確でコンテキストに則した回答を生成します。インタラクティブチャット、ドキュメントの要約、ドメイン特化のプロンプトのカスタマイズが可能で、PythonとStreamlitのUIを用いて簡単に展開・拡張できます。

AI_RAGは、ドキュメントのインデックス作成、ベクター検索、埋め込み生成、LLM駆動の応答作成を組み合わせたモジュール式の検索強化生成ソリューションを提供します。ユーザーはテキストドキュメントのコーパスを準備し、FAISSやPineconeなどのベクトルストアに接続し、埋め込みとLLMのエンドポイントを設定し、インデックス作成プロセスを実行します。クエリが到着すると、AI_RAGは最も適切なパッセージを検索し、それらをプロンプトとともに選択した言語モデルに入力し、コンテキストに基づいた応答を返します。その拡張性の高い設計により、カスタムコネクタ、多モデルのサポート、検索と生成パラメータの詳細な制御が可能で、知識ベースや高度な会話エージェントに最適です。

LangChainのフレームワークと大規模な言語モデルを活用して、サポートシナリオに適したインテリジェントな会話エージェントを提供します。ベクトルストアを統合して企業固有のドキュメントを保存・検索し、正確な文脈に沿った応答を保証します。チャットボットは複数ターンのメモリを保持し、自然にフォローアップの質問に対応し、ブランドのトーンに合わせたカスタマイズ可能なプロンプトテンプレートをサポートします。API連携用のビルトインルーチンにより、CRMやナレッジベースなど外部システムと接続できます。このオープンソースソリューションは、セルフホスティングされたサポートボットの導入を容易にし、応答時間を短縮して回答の標準化を図り、AIの専門知識なしでサポート運用をスケールさせることが可能です。