Learning技術により、高速に且つ低コストでLLMの回答精度を向上させるツールを開発しています。精度・ハルシネーションRAGを用いて社内データでのLLM活用を始めたものの、高い回答精度得られない。情報漏洩のリスククラウド版のLLMに、社内ノウハウを含んだ機密データは載せられない大規模言語モデル(LLM)は驚異的な能力を発揮しています。一方で、業務上で日常的に関心を抱くタスクとの間には大きなギャップが存在しています。Chatbotを提供しています。Chatbotは、ユーザーのローカル環境で動作し、文書データは安全にローカル環境に保管されます。Generation)技術の組み合わせが、企業内の大規模で多様なデータに基づいた情報から多彩な業務自動化や意思決定プロセスの改革を加速しています。セキュリティ上の危惧等が、企業内での生成AI活用の流れを阻む大きなネックにもなっています。精度を向上させるために、ユーザーからのフィードバックを用いて、モデルを改善する仕組みを提供しています。Feedback-人間フィードバックからの強化学習)アルゴリズムは、Anoteの革新的な技術の核となっています。この技術は、ChatGPT等の生成AIのトレーニングプロセスを画期的に変革します。報酬モデルとエキスパートモデルを活用し、人間の洞察に基づく指導を組み込むことで、学習効率は格段に向上し、最適なポリシーへの収束をより迅速に実現します。ハルシネーションを抑制し、より高い精度の企業内でのデータセット構築が実現されます。LLMからの回答精度を高めながら、大幅な“時間、コスト、労力”の節約を可能にします。技術により、ほんの数例にラベルを付けることで、残りの文書に自動的にラベル付けを行うことができます。loop、同期、およびコンテキスト機能と組み合わされ、テキストデータに注釈を付ける画期的な方法を提供します。ダイアリゼーション」「品詞タグ付け」等をサポートし、結果の説明可能性と、変化するビジネス要件に迅速に適応する柔軟性も提供します。して知られるプロセスを組み合わせることで、精度が向上した応答が生成されます。Learning少数の例を用いた学習で、データアノテーションを効率的に行います。AI人間中心のAIアプローチを採用し、時間と共にAIモデルを改善します。LLMsユーザーデータを使用してAIモデルをカスタマイズします。Analysisテキスト内の感情を分析します。Analysisテキスト内の感情を分析します。Recognitionテキスト内のエンティティを識別し分類します。Summarization長いテキストを簡潔な要約に凝縮します。Modelsデータのプライバシーとセキュリティを保ちながらGPTモデルを構築します。Integrationモデル推論APIを提供し、ローカルでの予測を可能にします。Collaboration複数のアノテーターによるコラボレーション活用をサポートします。導入ステップSTEPアップロード新しいテキストベースのデータセットを作成します。データセットは以下のような経由で行う事ができます。なるカテゴリ、エンティティ、または質問を追加し、ラベル付け関数を挿入して専門分野を追加STEPアノテーションいくつかのカテゴリ、エンティティ、または質問への回答にラベルを付け、重要な機能にマークを付けます。いくつかのエッジケースに注釈を付けると、モデルは人間のフィードバックから積極的に学習および改善し、残りのラベルを正確に予測します。してダウンロードします。エンドポイントとしてエクスポートして、将来のデータ行をリアルタイムで予測します。Chatbotは、企業内の機密性やプライバシーへの配慮が必要な文書と対話できるAIモデルです。ユーザーのローカル環境で動作し、文書データは安全に保管されます。モデルを使用したプライバシー保護のLLMにより、機密性とプライバシーを守りつつ、クエリに基づいて文書を提供し、効果的な検索と文書解析に活用されます。入力してモデルのパフォーマンスを向上させ、特定のドメインに関してより正確でカスタマイズされた回答を提供します。データに基づいてファインチューニングされているため、より正確です。プライバシーを保護しながら財務書類とチャットし、データを安全に保ちます。ドキュメントをローカルサイロにアップロードします書類について質問します。答えを見つけてデータと対話します。モデルの答えの出典となった特定のドキュメントとページ番号を表示します。ハルシネーションを避けるために、モデルが答えを取得した場所から関連するテキストの部分を表示します。ベクターデータベースにローカルに保存されます。デバイス上でローカルに実行されます。サイロから離れることはありません。Chatbotは、企業が生成的AIとプライバシーを保護するLLMを活用し、プライベートとデータを安全に保ちながら文書とチャットすることを可能にします。Chatbotは、データをローカル、オンプレミス、プライベート、セキュアに保ちながら、組織のデータに基づいてあらゆるクエリに答えることができます。組織のメンバーは、関連する洞察を得るために自身の文書とチャットすることができ、企業内の文書内の具体的な答えの出所の引用が表示されます。企業にとって、これはオンプレミスのGPT-for-your-businessとみなすことができ、企業は自社のニーズに特化した独自のGPTを持つことができます。同時に、データはオンプレミス、ローカル、プライベート、セキュアに保管されるため、企業は機密データやプライベートデータを外部に共有するリスクがありません。Chatbotは、生成AIモデルの能力を使用して、プライバシーを保護する方法でユーザーが文書とチャットできるようにします。ローカルでの実行、ドキュメントの保存、プライバシーを意識したモデル、セキュアなインフラストラクチャー、ユーザーコントロールに重点を置くことで、データの機密性、安全性、オンプレミス性を確保します。Chatbotは完全にユーザーのローカル環境内で動作し、文書のやりとりに安全でプライベートな空間を提供します。ドキュメントの保存ユーザーのドキュメントは、Chromaベクトルストアにローカルに保存され、ユーザーのデバイスまたはローカルストレージインフラストラクチャに安全に保存されます。プライバシー保護検索Anoteは、ユーザーのクエリに基づいて関連文書を効率的に検索・取得するプライバシーを保護した検索コンポーネントを組み込んでいます。検索プロセスは、機密情報を外部サーバーに送信することなく、ローカルで行われます。プライバシーを考慮した言語モデルAnoteは、LlamaCppやGPT4Allのようなプライバシーを考慮した言語モデルを採用しており、ユーザーのデバイスやローカルインフラ上でローカルに動作します。これらのモデルは、ユーザーのクエリや文書が外部サーバーに送信されることを回避することで、ユーザーのプライバシーを保護します。クエリと応答のプライバシーAnoteは、ユーザーからの問い合わせと回答が非公開であることを保証します。ユーザーのクエリはローカルで処理され、システムはユーザーの文書の基本的な内容や詳細を開示することなく、関連する回答のみを明らかにします。安全な実行Anoteは、実行中のユーザーデータの完全性と機密性を保護するためのセキュリティ対策を実施しています。これには、セキュアな実行環境、機密データの暗号化、セキュアなAPIとインターフェイス、ローカルインフラを保護するためのベストプラクティスの遵守が含まれます。Summarization長いテキストを簡潔な要約に凝縮します。ユーザーコントロールと同意Anoteは、ユーザーの管理と同意に重点を置いています。ユーザーは、どの文書を含めるかを選択したり、クエリーを開始したり、回答を受け取ったりするなど、文書やデータを完全にコントロールすることができます。システムとのやり取りは、明示的なユーザーの同意と嗜好に基づいて行われます。ファインチューニング用API~LLMのハルシネーションの減少とモデルのファインチューニングやリプロンプトに活用されます。介してプログラムでファインチューニングされたモデルと対話し、データを正確に予測します。ファインチューニングテクニックを組み込んでモデルのパフォーマンスを向上させます。金融分野の質問に対する、より正確で金融分野特有の信頼性の高い回答を返します。Instructテキスト分類のベンチマーク例より正確で、信頼性の高いドメイン固有のカテゴリ予測を行います。ラベル付けプラットフォームです。Anoteでは最小量のラベル付きサンプルでデータにラベル付けを行います。Anoteプラットフォームはどのような問題を解決しますか?生成AIモデルは信頼性の低さやハルシネーション(Hallucination)と言った、AIが事実に基づかない情報を生成し、まるで幻覚を見ているかのように振る舞う現象の問題を抱えており、特にドメイン固有のユースケースに対応することが難しいという課題が有ります。Anoteは、この限界を超え、高品質な結果をもたらすために、独自データセットでの言語モデルのファインチューニングを可能にします。時間とコストを大幅に削減し、精度を高めることで、企業が抱えるAIプロジェクトの課題に対応します。手作業によるデータアノテーションプロセスの問題点は何ですか?従来の手作業によるデータアノテーションによるデータラベリングは、時間が掛かり、コストがかさみ、また精度も不確実です。企業は数ヶ月から数年の時間、高額のコストを掛けても、データにラベルエラーが存在し、最適な結果を得られないことも少なく有りません。Anote製品の主な特徴は何ですか?Anoteプラットフォームは、非構造化データ(PDF、TXTなど)や構造化データ(CSVなど)のアップロード、外部データソースとの統合を可能にします。少量のラベル付けから学習し、リアルタイムで改善されたモデルを提供します。カスタマイズ可能で、直感的なGUIを通じて、効率的にデータをアノテートすることができます。Anoteは現状とどう違いますか?Anoteは、従来の手作業でのデータラベリングの面倒さ、時間のかかりすぎ、高コストという問題を解決します。Loopアプローチを採用しています。これにより、ユーザーは迅速に、かつ低コストでデータラベリングを実施でき、ビジネスニーズに応じてモデルを微調整することができます。Anoteプラットフォームが必要な理由は何ですか?Anoteは、複雑な質問、分類、エンティティの抽出など、特定のドメイン固有のタスクに対応するために必要な機能を備えています。既存の汎用モデルや独自モデルの限界を超え、ユーザーが特定のデータセットとユースケースに最適なAIモデルを構築できるよう支援します。これにより、モデルの信頼性が向上し、よりドメイン固有のAIタスクを効果的に実行できるようになります。データのみに焦点を当てており、サポートするファイルタイプには、PDF、TXT、DOCX、PPTX、HTML、電子メール、CSV、XLSX、およびその他の一般的にサポートされているテキストファイルが含まれます。処理したい場合は、ドキュメント固有の分解も可能です。Chatbotに入力してモデルのパフォーマンスを向上させることです。なく、特定のドメインに関してより正確でカスタマイズされた回答を提供します。データに基づいてファインチューニングされているため、より正確です。製品に入力するには、いくつかの方法があります。ファインチューニングモジュールを使用してファインチューニングされたモデルをインポートできます。インターフェイスに入力できます。インターフェイスに入力できます。Anoteを当社で取り扱うことが出来ますか?チャネルブリッジは、Anote社の日本国内の総販売代理店です。チャネルブリッジでは、日本国内でのAnoteビジネスチャンスを広げるご協業いただけるアライアンスパートナーを募集しています。詳しくはinfo@ch-bridge.comまでお問い合わせください。ご導入までの流れSTEPお問い合わせ・デモのご依頼お客様の課題やご要望などを、お気軽にご相談ください。STEP体験・トライアルのお申し込み操作感を試したり、基本的な機能を確認されたいお客様は、「体験・トライアル」をお申し込み下さい。構築・管理機能を含めた全機能の試用をご希望のお客様は、別途チャネルブリッジまでご相談下さい。STEP無料(または有料)でのお試し期間Web上で公開されている英語での電子マニュアル以外にも、別途チャネルブリッジでは日本語のマニュアルを準備中です。技術的な個別のご質問も承りますので、お気軽にお問い合わせください。STEPご購入お申し込み営業担当へお申し付けください。STEPご導入ご導入後は開発元との連携を含めた、チャネルブリッジ技術担当によるサポートをご利用ください。使用を承諾したものとみなされます。同意するプライバシーポリシ。