📌 コンセプト

「社内の知識を、すべて“検索可能”にする。」 Toolslab365 の RAG（Retrieval Augmented Generation）は、 PDF・手順書・議事録・マニュアルなど、 企業内に散らばるドキュメントを高速検索し、 AIが根拠付きで回答する 次世代ナレッジ検索システム です。

✨ 主な特徴（Overview）

• PDF検索：100PDFを高速読み込み
• 社内資料検索：手順書・議事録・マニュアルを横断検索
• 引用元表示：回答にURL・ページ番号を自動付与
• 高速RAG基盤：Groq LLaMA3 による高速推論
• QdrantベクトルDB：高精度な類似検索
• FastAPIバックエンド：軽量で高速なAPI
• Docker / Supabase / Vite
• 業務アシスタントと完全連携

🚀 導入メリット（Before / After）

資料探しの時間を劇的に削減

• Before：PDFや手順書を探すのに毎回5〜10分
• After：RAGで1秒検索 → 1日30〜60分削減

情報の正確性が向上

• Before：資料のどこに根拠があるか分からない
• After：引用元URL・ページ番号を自動表示 → 根拠付き回答

属人化の解消

• Before：担当者しか知らない情報が多い
• After：資料をAIが要約 → 誰でも同じ品質で作業可能

ナレッジ共有が高速化

• Before：資料が散乱していて検索できない
• After：すべての資料を横断検索 → 社内ナレッジが一元化

📚 RAGの主要機能

🔍 PDF検索（100PDF高速読み込み）

大量のPDFを高速で読み込み、 必要な情報を瞬時に検索できます。

• 手順書
• マニュアル
• 議事録
• 仕様書
• ナレッジ資料

100PDFを約数秒でベクトル化 → 即検索可能。

📄 社内資料検索（横断検索）

フォルダに散らばった資料をまとめて検索。 「どこに書いてあるか分からない」を解消します。

📎 引用元表示（根拠付き回答）

AIの回答に以下を自動付与：

• PDFのファイル名
• ページ番号
• 引用テキスト
• URL（Web資料の場合）

信頼性の高い回答が得られるため、業務利用に最適。

🧠 高速RAG基盤（Groq LLaMA3）

Groq の高速推論により、 通常のRAGより圧倒的に高速な回答を実現。

• 高速推論
• 低コスト
• 高精度回答

🗂 QdrantベクトルDBによる高精度検索

Qdrant の高精度ベクトル検索で、 類似度の高い文書を正確に抽出します。

💻 技術スタック（Tech Stack）

機能	技術
フロント	Vite / React / TypeScript
バックエンド	FastAPI / Python
ベクトルDB	Qdrant
RAG基盤	Groq LLaMA3 / Embeddings
データベース	Supabase
インフラ	Docker Compose
連携	業務アシスタント（FAQ / OPS / 資料作成AI）

🎥 デモ（Demo）

• PDF検索デモ
• 資料横断検索デモ
• 引用元表示デモ
• RAG回答デモ （スクショや動画を貼るだけでOK）

📩 導入・相談

企業向け導入相談はこちら。

• RAG構築
• PDF検索システム導入
• 社内ナレッジ検索AI
• 手順書AI化
• 業務アシスタントとの統合開発