LLM／RAG業務活用セット

業界初！RAGの初期回答精度90％を達成 ※1
RAG回答精度改善ツール「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。
導入後すぐに90％の精度向上を実現し、RAG構築の負担を大幅に削減します。

「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

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

「G-RAGon」は、RAG応答精度の向上と運用支援を目的としたツールであり、以下のファイル形式からナレッジベースを構築可能です。
・Microsoft Word形式(.docx)
→ 検証により初期回答精度90%を実現(当社社内チャットボット検証結果)

・PDF形式(.pdf)
→ マニュアル、社内規定、技術ドキュメントなど、PDF形式で蓄積されたコンテンツもRAGに活用できます。

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

高性能GPUと信頼性の高いハードウェア構成を採用。LLMやRAGに求められる計算処理を、安定かつ快適にこなすGPUワークステーションです。

*HDDは増設することができます。

※ 現在、NVIDIA社からRTX PRO 4500の供給が滞っております。ご発注は受け付けておりますが、発送は供給が開始され当社に入荷次第となりますことご了承下さい（2025年8月29日 現在）

2. LLM／RAGプレインストールソフトウェア | 手間なく導入、すぐに開発スタート

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「ミッドレンジモデル」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。

LLM／RAGシリーズ管理ツール(独自開発)

LLM／RAGシリーズには、サービス状態チェックや生成AIモデルの動作チェックなど、システム管理者向けの管理ツールも同梱されています。

LLM／RAGシリーズ約款PDF
LLM／RAGシリーズ仕様書PDF

3. サポートについて | 安心して始められる

当社では、お客様が安心してLLM／RAGシステムを導入いただけるよう、充実したサポート体制を整えています。

導入時のサポートもワンストップでご提供

• システム環境構築：ハードウェア・ソフトウェア専門エンジニアが予めセットアップして出荷
• 各ツール動作確認：Dify、OpenWebUI、各種生成AIモデルの基本機能の動作確認実施済み
• 使い方マニュアル：初期操作をカバーするマニュアルを同梱
• Q&Aチケット：マニュアルの不明点や実際の操作に関する疑問を解決

カスタマイズ費用もすぐわかる！お見積りはこちら。

業務活用セット
エントリーモデル

NIDIA RTX PRO 4000 × 1基 搭載

　▶ 見積シミュレーションはこちら

業務活用セット
ミッドレンジモデル

NIDIA RTX PRO 6000 Max-Q × 1～3基 搭載

　▶ 見積シミュレーションはこちら

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

2,102,500 円 ～

LLM／RAGスターターセット詳細ページ

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90%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90%程度の回答精度は得られますが、90%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。