生成AIおよびRAGアプリケーション開発
本番運用に耐えるAIアプリケーションには、プロンプト以上のものが必要です。検索パイプライン、ドキュメントの取り込み、チャンク分割、埋め込み、ベクトル検索、コンテキストの組み立て、モデルのオーケストレーション、引用元の提示、権限を考慮した応答までを設計します。その結果、言語モデルを信頼できる業務知識と結びつけながら、ハルシネーションを抑制する保守性の高いRAGシステムが実現します。
AIエンジニアリング
本番運用可能な生成AIシステムのためのAIエンジニアリング
検索拡張生成(RAG)、大規模言語モデル、LangChain、OpenAI API、ベクトルデータベース、フルスタックなプロダクト統合の経験を持つAIエンジニアとともに、実用的でセキュア、かつ効果を測定できるAIプロダクトを構築しませんか。
RAGとエンタープライズ向 けナレッジアシスタント
LLMアプリケーションおよびエージェント開発
OpenAIおよびLangChain連携
FAISSと埋め込みを用いたベクトル検索
AI評価、ガードレール、オブザーバビリティ
ReactおよびNode.jsによるAIプロダクトインターフェース
既存ソフトウェアプラットフォームへのAI統合
信頼性の高い既存の業務システムを置き換えることなく、React、Next.js、Node.js、Java、Spring BootアプリケーションにAI機能を統合できます。代表的な統合例として、インテリジェント検索、ドキュメントに対する質問応答、対話型サポート、テキストからSQLへの変換、要約、ワークフロー自動化、構造化データ抽 出などが挙げられます。
セキュアで可観測性が高く、スケーラブルなAIアーキテクチャ
本番環境向けのAIエンジニアリングには、認証、データプライバシー、プロンプトインジェクション対策、レート制限、キャッシュ、モデルのフォールバック、評価用データセット、コスト監視、そして人によるレビューが含まれます。AWS上でのクラウドデプロイにより、スケーラブルなAPI、バックグラウンド処理、ベクトルストレージ、アプリケーションのオブザーバビリティを支えることができます。
技術的専門性
OpenAI APILangChainRAGFAISSPythonNode.jsReactNext.jsPostgreSQLAWS