RAG ナレッジシステム

エンタープライズ RAG の本当のボトルネックは、モデルが回答を生成できないことではありません。生成された回答を誰も信頼しないことです。契約書・SOP・プロジェクト記録・サポートチケットが SharePoint・Confluence・Google Drive・チケットシステム・メール添付ファイルに分散し、バージョンが競合し、権限が複雑に絡み合っています。システムが回答を返しても、どのドキュメント・ページ・バージョンからのものかを示せなければ、法務・監査・営業チームは手動での確認に戻り、ロールアウトは PoC で止まります。

Tenten AI はエンジニアをオンサイトにデプロイ（FDE）し、チャットボットのデモではなく、実際に承認できる検索システムとして RAG を構築します。すべての回答にはドキュメント・ページ・チャンクまでの文レベルの引用が付与され、クリックしてソースに対して検証できます。検索レイヤーは既存のアクセス制御（AD/SSO/権限グループ）を再利用するため、ユーザーはすでに閲覧権限を持つ情報のみを検索できます。AI が権限を回避するバックドアにはなりません。

最も重要なのは、測定可能であることです。初日からドメインエキスパートとともにゴールデン評価セットを構築し、すべての変更を検索再現率・引用精度・回答忠実性に対して追跡します。データの新鮮さは増分インデックスとソース同期によって保証され、古いコンテンツはフラグが立てられるかダウンランクされます。「この回答はまだ有効か？」という疑問は、後から聞くクレームではなく、監視する指標になります。