業界初！RAGの初期回答精度80％を達成 ※1
RAG回答精度改善・運用支援ツール
「G-RAGon」搭載モデル
「RAGの回答精度がなかなか上がらない」「RAGの回答精度を上げるのに苦労した」
そういうお客様の悩みを解決するため、
独自にRAG回答精度改善・運用支援ツール「G-RAGon（ジー・ラグ・オン）」を開発しました。
「LLM／RAG業務活用セット」はNVIDIA GPU搭載ワークステーションに、
大規模言語モデル(LLM)やRAG開発ツールと連携可能な形で「G-RAGon」を標準搭載したモデルです。
※1 当社社内チャットボット検証結果
RAGの構築で、こんな課題はありませんか？
- RAGの回答精度が低く、手作業での調整が必要
- Difyの自動分割では、検索精度が向上しない
- 日本語処理の難しさ（同義語や表現の揺れ、多様な言い回し等）が原因で回答精度が不安定
- RAGのアップグレード時に、ナレッジデータが失われ、再登録の手間がかかる
- 試行錯誤で回答精度を上げるには時間と労力がかかる
「G-RAGon」で解決！
「LLM／RAG業務活用セット」には「G-RAGon」がプレインストールされています。
短期間で80％の精度向上を実現し、RAG構築の負担を大幅に削減します。
Chunking自動最適化機能
「Dify」のChunking機能を凌駕する、独自のChunkingツールにより初期回答精度を大幅に向上
質問（クエリー）を自動最適化
質問（クエリー）の言葉の揺れを吸収し登録ドキュメントの言葉に自動変換、RAGの回答精度をさらに向上（4月バージョンでサポート予定）
自社チャットボットで80%の回答精度達成！
自社チャットボット開発過程で明らかになった、RAGの課題をひとつひとつ解決し、得られた知見をG-RAGonに詰め込みました！
RAG運用ツールを付属
RAGの業務運用に必須となる２つの機能をサポート
（１）「OpenWebUI」と「Dify」の連携設定により、ユーザ管理機能をサポート
（２）ナレッジデータのバックアップリストア機能をサポート
LLM／RAG業務活用セットの構成
1. ハードウェア構成 | 高性能GPU搭載で安心のLLM／RAG運用
[ミッドレンジモデル]
[ミッドレンジモデル]
LLM／RAG業務活用セットの参考販売価格は 2,128,00円～となります。
価格については、お問い合わせください。
| エントリーモデル | ミッドレンジモデル | ||
| ワークステーション | HP Z4 G5 Workstation | HP Z8 Fury G5 Workstation | |
| 計算用GPU | NVIDIA RTX 4500 Ada [24GB] × 1基 | NVIDIA RTX 6000 Ada [48GB] × 1～3基 | |
| CPU | インテル® Xeon® w3-2423 プロセッサー (2.1GHz 最大4.2GHz / 6コア / 15MB / 4400MHz) | インテル Xeon w5-3435X プロセッサー (3.1GHz 最大4.7GHz / 16コア / 45MB / 4800MHz) | |
| システムメモリ* | 64GB ～ | 64GB ～ | |
| SSD | 1TB HP Z Turboドライブ G2 (内蔵M.2スロット接続 TLC NVMe SSD) | 2TB HP Z Turboドライブ G2 (内蔵M.2スロット接続 TLC NVMe SSD) | |
| HDD | 4TBハードディスクドライブ (SATA / 7200rpm) | ||
| OS | Ubuntu 24.04 | ||
| 光 学ドライブ | DVD-RW | ||
| キーボード、マウス | 標準添付 | ||
| モニター | なし | ||
| 保守 | 3年間翌日オンサイト（休日修理付き） GPUに関してはセンドバック保証3年 | ||
| 筐体サイズ | 幅 169 mm × 奥行 445 mm × 高さ 386 mm | 幅 216 mm × 奥行 556 mm × 高さ 445 mm | |
| 電源 | 775 W | 2250 W | |
2. LLM／RAGプレインストールソフトウェア | 手間なく導入、すぐに開発開始
最新のLLMモデル、ChatGPTライクなUI、LLMアプリ開発プラットフォーム「Dify」 などを事前にプレインストール・セットアップ し、LLM／RAG環境構築の手間を大幅に削減します。
また業務活用セットには、「Dify」の回答精度を改善し、業務運用を効率化するツール「G-RAGon」が標準搭載されています。
| エントリーモデル | ミッドレンジモデル | ||
| プレインストール AIアプリケーション フレームワーク | ユーザインターフェース/ AIアプリケーション開発ツール | Dify OpenWebUI | |
| AIモデル実行ツール | Ollama Xinference | ||
| 生成AIモデル | Meta Llama 3 [8Bモデル] Meta Llama 3.2 [11Bモデル] Google Gemma 2 [9Bモデル] Microsoft Phi-4 [14Bモデル] Qwen2.5 [14Bモデル] | Meta Llama 3 [8Bモデル / 70Bモデル] Meta Llama 3.2 [11Bモデル] Meta Llama 3.3 [70Bモデル] Google Gemma 2 [9Bモデル / 27Bモデル] Microsoft Phi-4 [14Bモデル] Qwen2.5 [14Bモデル / 32Bモデル] QwQ [32Bモデル] | |
| Embeddingモデル | nomic-embed-text | ||
| Rerankingモデル | bge-reranker-v2-m3 | ||
| RAG回答精度改善・運用支援ツール | G-RAGon | ||
| パートナーアプリ | blueqat RAG | ||
| Q&Aチケット | チケット 3枚 | ||
3. サポートについて｜専門エンジニアがバックアップ
導入後のスムーズな運用を支えるためのサポート体制をご用意しています。
マニュアル・Q&Aチケット・専門エンジニアのサポート で、導入後の疑問や不安を解決します。
◆ 導入後も安心のサポート
・ 「使い方マニュアル」付属 → 導入後すぐに活用可能
・ 「Q&Aチケット」付属 → 専門エンジニアへの質問 & コンサル対応可
◆ 柔軟な対応が可能
今後も順次、対応アプリを追加予定！
インストール内容のカスタマイズも可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
LLM／RAGシリーズ ラインナップ
LLM／RAGスターターセットV2
LLM／RAGの試験導入に最適なスタンダードモデル
1,628,000 円 ～
Q. スターターセットと業務活用セットの違いは？
A. 違いは「G-RAGon」が標準搭載されているかどうか です。
- LLM／RAGスターターセット
→ LLMやRAGの試験導入や、基本的なRAG構築・運用を行いたい方向け
→ Difyなどの一般的なRAGツールをそのまま活用し、自社で調整できる方に最適 - LLM／RAG業務活用セット
→ RAG回答精度改善・運用支援ツール「G-RAGon」を標準搭載！
→ RAGの精度向上に時間をかけたくない、すぐに業務適用したい方におすすめ
RAGの回答精度向上のノウハウがあり、手動で最適化できる方はスターターセットで十分！
効率よくRAGを調整し、高精度な回答精度を早期に構築したい方は業務活用セットがおすすめ！
どちらが最適か迷われる場合は、お気軽にご相談ください。
LLM／RAG業務活用セット FAQ
Q1. LLMもRAGも使ったことがないのですが、導入後すぐに使用できますか？
A. はい、ユーザマニュアルを添付しておりますので、そちらを見て頂ければすぐに使うことができます。
Q2. RAGの回答精度が上がらないのは何故ですか？
A. RAGの回答精度が上がらない原因は様々です。
RAGでは、文書をChunk（チャンク）と呼ばれる単位に分割して保存しています。
質問（クエリー）を与えると、質問内容に最も近いと判断されるChunkを検索（類似検索）して生成AIに提供し、生成AIがその情報を元に回答を生成します。
回答精度が上がらない最も大きな原因は類似検索がうまく行かない場合で、そのようなケースでは生成AIは誤った情報を元に誤った回答をしてしまいます（ハルシネーション）。
Difyの自動Chunkingで回答精度が上がらないのは、類似検索しやすいChunkに分割できないことが多いためです。
Q3. G-RAGonを使うと、どんな場合でもRAGの回答精度は80%以上になりますか？
A. いいえ、回答精度はRAGに登録する文書の品質に大きく依存します。
見出しや段落などの体裁が整っている文書では80%程度の回答精度は得られますが、80%を保証するものではありません。
また、体裁が整っていない文書では回答精度が大幅に落ちる場合があります。その場合はまず文書の品質を上げることを推奨しております。
Q4. OSSを使ったことがないのですが、自分でLLMやRAGを構築しようとした場合はどのような難しさがありますか？
A. OSSで提供されるアプリケーションやツール類は、マニュアルや技術的な解説が十分に提供されていない場合がほとんどです。
また、それぞれのOSSが独立して提供されていますので、複数のアプリを連携させて動作させたり、バグがあった場合の技術的な調査やソースコード解析などをお客様ご自身で行ったり、OSSのコミュニティを利用して解決する必要が出てきます。
その他に、UbuntuやGPUドライバーのバージョンとの相性もあり、アプリのバージョンアップをする度に動作検証とデバッグが必要となります。このような難しさがありますので、OSSの管理やソフトウェアの実装に詳しいエンジニアの知識が必須となります。
Q5. G-RAGonで精度向上が期待できる文書のフォーマットには何がありますか？
A. 現在サポートしているフォーマットはMicrosoft Word(docx)です。
Q6. 自分でUbuntuやドライバーのバージョンアップを行っても大丈夫ですか？
A. お客様ご自身でUbuntu、GPUドライバー、DifyやLLM等のアプリのバージョンアップを行った場合、ソフトウェア間の連携が取れなくなって動かなくなる可能性が高く、その場合はサポート対象外となります（約款をご覧ください）。
弊社では定期的にソフトウェアセットのバージョンアップ版をご提供しておりますのでそちらをお待ち頂くか、ご自分でバージョンアップを行う場合は、バージョンアップ前の状態に戻せるようにバックアップを取ってからバージョンアップを行うようお願い致します。
Q7. Difyの新しいバージョンを使いたいのですが、自分でバージョンアップをしても問題ありませんか？
A. Difyをバージョンアップすると、ナレッジデータが消失したり動作しなくなる可能性が高いのでおやめ下さい。どうしてもバージョンアップの必要がある場合は個別に対応しますので、弊社営業までお問い合わせ下さい。
Q8. ソフトウェアのバージョンアップ版の提供は有償ですか？
A. ご導入後1年間は無償でご提供しております。2年目以降はアップデートサービスをご契約頂ければご提供いたしますのでお問合せ下さい。
Q9. ソフトウェアのバージョンアップ版の提供頻度はどれくらいですか？
A. 数ヵ月から6か月に1度程度を予定しております。
Q10. 「LLMスターターセット」「RAGスターターセット」を購入しましたが、「LLM／RAGスターターセットV２」にバージョンアップできませんか？
A. 「LLMスターターセット」「RAGスターターセット」をご購入頂いたお客様には、「LLM／RAGスターターセットV2」のソフトウェアセットへのバージョンアップを無償でご提供しております。
Q11. 「LLM／RAGスターターセットV2」を購入して試した後に、「LLM／RAG業務活用セット」にバージョンアップしたいのですが、そのようなことはできますか？
A. はい、「LLM／RAGスターターセットV2」から「LLM／RAG業務活用セット」へのソフトウェアセットのアップグレードは個別でご提供しております。詳しくはお問合せ下さい。
Q12. エントリーモデルからミッドレンジモデルへのアップグレードはできますか？
A. いいえ、エントリーモデルとミッドレンジモデルのベースとなるワークステーションは、GPUの種類が異なっており、アップグレードの対象ではない為、将来の拡張性を重視される際は、ミッドレンジモデルをご検討ください。
Q13. エントリーモデルとミッドレンジモデルでインストールされている生成AIが違うのは何故ですか？
A. 生成AIが動作するためのGPUメモリが、生成AI毎に異なるためです。生成AIは、GPUメモリに入りきらなければ十分な性能を得られません。
RTX4500 Adaには24GBしかGPUメモリが搭載されておりませんので、24GBに入りきるサイズの生成AIをご用意しております。
Q14. Llama 3.3 70Bモデルを動作させるにはRTX 6000Adaが4台必要だと聞いています。
なぜミッドレンジモデルはRTX 6000Adaが1台からとなっているのですか？
A. 弊社製品であるLLM／RAGシリーズでは、4bit量子化という生成AIのサイズを小さくしたモデルをインストールしております。
これによりLlama 3.3 70Bモデル等、大容量のGPUメモリを必要とする生成AIにおいても48GBという小さいGPUメモリで動作することが可能となっております。
4bit量子化を行った生成AIでも十分な精度が出ることが知られておりますので、こちらのサイズの生成AIを選択しております。
Q15. なぜOSはUbuntuだけで、Windowsをサポートしないのですか？
A. 生成AI関連のOSSはUbuntuだけでしか動作しないものが多いためです。
Q16. 誤ってOSやアプリケーションが破損してしまった場合はどうすればいいですか？
A. 弊社のサポートにご連絡頂ければ、状況に応じて解決方法をご提示させて頂きます。万が一の事態に備えて、OSディスク全体のバックアップを取っておくことを推奨しております。
Q17. G-RAGonを他のコンピュータにコピーして使っても大丈夫ですか？
A. G-RAGonは弊社の知的財産となっておりますので、コピーして使用することは禁止しております。
Q18. Q&Aチケットはどのようなときに使えばいいですか？て使っても大丈夫ですか？
A. ユーザマニュアルの分からない部分について使用できます。RAGの精度を上げるための文書の作り方や、サポート外の使用方法等に関するご質問には使えません。
ただし、Q&Aチケットを2枚使用することで、生成AIやRAGに関するコンサルテーションを実施しております。詳しくは約款やサービス仕様をご覧ください。
Q19. ハードウェアの故障やソフトウェアが全く動作しないような場合もQ&Aチケットを消費しますか？
A. トラブルシューティングではQ＆Aチケットは消費しません。サポートにトラブルの内容をご連絡下さい。
Q20. インストールされているDifyや生成AI等にバグがあることが分かりました。このようなバグのサポートもしてもらえますか？
A. 弊社のサービスはお客様の代行インストールとなっており、OSSの不良等の責任を負いません。AS ISでご利用頂く前提となっておりますので、ご理解よろしくお願い致します。
ただし、必要と考えられる機能にバグがある場合には、バグフィックスがリリースされた時点で更新版に積極的に取り込むようにしております。
Q21. LLM／RAGシリーズを使うメリットは、使いやすさや回答精度、価格以外に何がありますか？
A. 弊社では、コンピュータシステムの設計・開発・構築経験のあるインフラエンジニアチームと、生成AIの技術開発チームの両方を有しており、新技術の開発と取り込みを行ってお客様の生成AI活用の利便性向上に努めております。この体制により、常に最新技術の情報発信と商品提供を行っておりますので、バージョンアップ等を通してご購入後の資産の有効活用や、新機能の活用が可能になると考えております。