なぜ社内ナレッジベースが必要なのか
企業の成長に伴い、社内に蓄積されるドキュメントやナレッジは膨大になります。従来の全文検索では必要な情報にたどり着くまでに時間がかかり、新入社員のオンボーディングコストも増大します。AIを活用したセマンティック検索により、自然言語で質問するだけで的確な回答が得られるシステムを構築できます。
RAG（検索拡張生成）アーキテクチャの実装
本記事では、LangChainとOpenAI APIを組み合わせたRAGアーキテクチャの実装手順を解説します。社内ドキュメントをチャンク分割し、Embeddingモデルでベクトル化、Pineconeに格納するパイプラインを構築します。
セキュリティとプライバシーの考慮事項
社内データを外部APIに送信する際は、データの暗号化、アクセスログの管理、個人情報のマスキング処理が不可欠です。Azure OpenAI Serviceの利用により、データがモデルの学習に使用されない環境を確保できます。