
研究室内のナレッジを収集し、Q&Aの自動応答を実現するRAG(Retrieval-Augmented Generation)チャットボットを開発しました。 Notion、Slack、OneDrive などの各種ドキュメントソースから情報を収集し、埋め込み(Embedding)による類似性検索を用いて関連情報を抽出、さらに大規模言語モデル(LLM)により自然な回答文を生成します。 また、拡張性や保守性を重視し、マイクロサービスアーキテクチャに基づいてシステムの設計および実装を行いました。
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研究室内のナレッジを収集し、Q&Aの自動応答を実現するRAG(Retrieval-Augmented Generation)チャットボットを開発しました。 Notion、Slack、OneDrive などの各種ドキュメントソースから情報を収集し、埋め込み(Embedding)による類似性検索を用いて関連情報を抽出、さらに大規模言語モデル(LLM)により自然な回答文を生成します。 また、拡張性や保守性を重視し、マイクロサービスアーキテクチャに基づいてシステムの設計および実装を行いました。
あらゆるアプリケーション上でのテキスト入力時に、AIによる自動翻訳・校正・文章生成を手間なく利用できることを目的として開発したツールです。 主に、AIを活用して頻繁に文章を作成・編集するユーザーを対象としています。 OSレベルのフックやホットキーによって、ユーザーは任意のアプリ上で自然にAIの支援を受けることができます。