MLINFO COLLECTION

技術文書・実験ノート検索

過去の実験ノート、技術報告書、特許、論文を探しやすくするための製造業向けRAG導線です。

どこから始める?

過去の実験知見や失敗条件が文書に埋もれて再利用されない。

  1. 文書を案件、材料、設備、試験条件などのメタデータ付きで整理します。
  2. まず埋め込み検索で、キーワード検索より拾える情報が増えるか確認します。
  3. 回答生成より先に、根拠文書を正しく返す検索評価を作ります。
  4. 機密情報の保存先とアクセス権限を確認してから展開します。

データと評価

PDF、実験ノート、技術報告書、特許、論文メモ、メタデータ

document_id, title, project, material, equipment, date, body_text, access_level

ベースライン:BM25 + embedding検索

評価:検索再現率、根拠文書の正確性、回答の引用率

実装時の注意

  • 最初から回答生成を目指すより、目的の文書を正しく見つける検索評価を先に作ります。
  • 材料名、設備名、試験名、顧客名などのメタデータを付けると検索精度が上がります。
  • RAGの回答には根拠文書へのリンクや引用箇所を必ず付けます。
  • 機密文書を外部APIに送る設計は、社内規程や契約上の問題になり得ます。
  • チャンク分割が粗すぎると根拠がぼやけ、細かすぎると文脈が失われます。
  • 生成回答の自然さだけを見ると、根拠のない回答を見逃します。

よくある質問

RAGは最初から必要ですか?

まずはBM25や埋め込み検索で、必要な文書が見つかるかを評価するのが先です。回答生成はその後で十分です。

社内文書を外部APIに送ってもよいですか?

機密区分と契約次第です。PoCでも保存先、送信先、ログ保持、アクセス権限を先に確認してください。

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