AI研究室ローカルLLM

社内システムにおける OpenAI や Gemini などの AI テクノロジーの導入について、システム構成およびアプリケーション開発の観点から、以下の３点を中心に説明します。

RAG 検索の仕組みと活用方法

RAG（Retrieval-Augmented Generation）検索は、外部データベースから情報を取得し、生成AIと組み合わせて高精度な回答を提供する技術です。具体的には、自然言語での質問に対して、まず関連性の高い情報をデータベースから検索し、次にその情報を基にAIが回答を生成します。これにより、最新かつ正確な情報を含んだ応答が可能となり、社内のナレッジベース検索やFAQシステムに効果的に活用できます。

Dify を活用した社内向け AI アプリの構築手順

Difyは、AIアプリケーションの開発と管理を効率化するためのプラットフォームです。社内システムでは、Difyを活用してAIモデルのデプロイ、チューニング、モニタリングを簡略化しています。導入方法としては、初期設定でAPIキーを登録し、必要なモデルを選択してカスタマイズします。使い方としては、ダッシュボード上でリアルタイムにAIのパフォーマンスを確認しながら、必要に応じてパラメータを調整することが可能です。

ローカル LLM（大規模言語モデル）マシンの構築と運用方法

ローカルLLM（大規模言語モデル）環境の構築には、Mac miniを採用しています。Mac miniはコンパクトながら高性能なCPUとGPUを搭載しており、社内でのAIモデルのトレーニングや推論処理に最適です。システム構成としては、Mac mini上にローカルLLMを構築し、社内ネットワークを通じて各アプリケーションと連携します。この構成により、クラウド依存を減らし、データセキュリティとレスポンス速度の向上を図っています。

以上の要素を組み合わせることで、効率的かつ安全なAIシステムの運用が実現されています。