自社情報をスプレッドシートに入れるだけで、生成AIが独自情報を踏まえた応対が出来るようになる機能を「Party on #Slack 」で新規リリース！RAGの民主化を実現

2024.02.13 09:59

PR TIMES

株式会社リバネスナレッジ
Googleスプレッドシートさえ利用できれば簡単にRAGが実現できるParty on Slackを使うことで、社内情報を含んだQ and AアプリなどをSlack内で実現できるようになりました

Googleスプレッドシートで簡単にRAGが実現できるようになりました
株式会社リバネスナレッジ（本社：東京都新宿区下宮比町1-4 飯田橋御幸ビル代表：吉田丈治）が提供している複数の生成AIをSlack上で利用できるアプリ「Party on Slack*1」に、GoogleスプレッドシートでRAG*2を実現できる「スプレッドシートRAG」機能をリリースしました。この機能追加により、設定が大変だったRAGの実現を、Googleスプレッドシートさえ使うことができれば簡単に実装できるようになり、RAGの民主化に貢献することで、より独自情報を理解した生成AI環境を提供することが出来るようになることが期待されます。

*1 Slack：Slackは米 Salesforce社が提供するコミュニケーションハブアプリケーションです

*2 RAGとは：Retrieval-Augmented Generationの略です。生成AIに利用されている大規模言語モデル(Large Language Model：LLM)は特定の期日までに存在するデータを元に言語モデルをトレーニングしてあります。その為、言語モデルにインプットされている情報には限界があり、例えば自社に特有な情報を理解させて受け答えをさせるには、そのための情報を追加してLLMに受け渡す必要があります。その手法をRAGと言い、これを使うことによって特定の機能を追加することが出来るようになります。

今回リリースした新機能について
Slack上で複数の生成AI環境を利用することが出来るアプリ「Party on Slack」ではこれまでRAGの補助機能として以下を提供してきました
- Web検索
- Slack検索
- Pinecone*3を利用したベクトル検索*4

これらについてはこれまでも多く利用されてきましたが、ここに今回リリースしたGoogleスプレッドシートを利用したベクトル検索機能を追加しました。

*3: Pineconeはアメリカはカリフォルニアで創業したベクトルデータベースを提供するベンチャー企業です

*4: ベクトル検索とは、キーワードマッチによる通常の検索機能とは別の概念の検索手法です。生成AIを利用するシーンを想像してください。質問者が「リバネスナレッジの事業を教えて」と生成AIに問い合わせたとき、この文字列をそのまま検索してキーワードマッチ検索することはできません(データベース中に「リバネスナレッジの事業を教えて」というキーワードが含まれたデータは恐らく存在しないため)。そこで、ベクトル検索では、データベースに格納する情報を、あらかじめ埋め込みベクトル化して保存しておきます。上述の「リバネスナレッジの事業を教えて」という入力についても同じくベクトル化して近傍検索をかけることで関係している情報を返却するという検索システムのことを言います。

GoogleスプレッドシートRAGの特徴
Party on SlackではこれまでPineconeを用いたベクトル検索機能を提供し、多くのユーザーに提供してきました。Pineconeに入れたデータをSlack上で修正・削除する機能を提供することでデータの取り扱いを簡単化するような実装を行っています。
こちらについてはSlack上で修正はできるものの、一つ一つのデータをSlack上で修正する必要があるため、まとめてアップデートができないといった課題がありました。
業務上での利用を想定したアプリケーションにおいて、面倒なやり方では長続きしません。そのような想いがあるなかで実装したのがGoogleスプレッドシートによるRAGの実現です。
Googleスプレッドシート連携にした理由
かねてよりParty on Slackでは、Google OAuthによるアプリ間連携機能を提供してきました。Googleスプレッドシートを読み込んで、内容について分析するといった使い方が可能になっています。
これまでの連携実績を元に、ユーザーからみても違和感のない実装を目指しました。
GoogleスプレッドシートによりRAGデータハンドリングが劇的に簡単に
スプレッドシートはこのような形式で作成します

RAG用スプレッドシートの形式
一つのセルに一つの意味のかたまりを入力していきます
情報の更新は誰でも簡単にできるので、データのメンテナンス性が格段に向上します
情報の更新はDATA更新ボタンで一括更新
スプレッドシートの情報を更新した場合は、Party on Slackのデータ更新ボタンを押すことで、登録情報が一括で更新されます。

スプレッドシート一覧スプレッドシートの登録及び、スプレッドシートを更新した際にベクトルデータの更新をする為のボタンが配置されています

RAGの民主化に貢献
ややこしい設定や、データ管理の手間がかかりがちなRAGですが、スプレッドシートを用いたRAGを利用することで誰でも簡単にLLMに自社データを受け渡すことができるようになります。難しくて諦めていたような組織に是非体験していただきたい機能となります。
生成AIをSlackに召喚して業務スピードを爆速にしよう「Party on Slack」について

Party on SlackはSlack上に複数の生成AI環境を提供します
・Party on Slackサービスページ：https://lne.st/gpt
・Party on Slack詳細仕様：https://lne.st/party
Slackにインストールする(無料)
Party on Slackは基本無料で安全に利用可能
Party on Slackは生成AIの利用を民主化すると謳い無償提供してきました。
リリースからこれまでで5000人を超えるユーザーによって利用されています。
情報セキュリティに配慮し、ユーザーの入力した情報や活用ログは私達のサーバに保存されるということはありません。
サポートする生成AIモデル及びサービスプロバイダについて
OpenAIのChatGPTを最初の生成AIモデルとして開発されたParty on Slackは、今ではAnthropicの提供するClaudeや、Googleの提供するGemini、stability.aiの提供するStable Diffusionといった生成言語モデルを利用することが出来るようになりました。
提供するプラットフォームも、AzureやGoogleCloudPlatformといったサービスプロバイダに対応するようになっています。
有償サポートプランについて
リバネスナレッジでは、各種アプリケーションを「Functions ( https://functions.lne.st/ )」として提供中です。基本的に無料で利用できるアプリケーションですが、これらのサポート、個別カスタマイズ、守秘義務契約といったサポートを有償提供しています。
Functions from L 紹介資料：https://lne.st/FFL
有償サポートを活用することで守秘義務契約を結ばせて頂き、これまでできなかった社内の機密情報に関する相談をすることで、より事業に直結するサポートを行うことが可能になります。
契約プランによってご協力出来る内容に違いがあります。詳細についてはプランをご確認ください。
Functions from L サポートプラン：https://lne.st/FFLP
■ お問合せ先
サービスに関するお問い合わせは、こちらのページより受け付けています
https://k.lne.st/contact-us/
アプリケーションのホーム画面にある問い合わせボタンからもお問い合わせいただけます
リバネスナレッジが提供するサービスについて

リバネスナレッジは、Salesforce/Slack/Tableau等の導入支援事業、SaaS連携したアプリケーション開発事業、Slackアプリの提供を行う事業体です。特にSalesforceエコシステムで多くの先進事例を実装し、社外に発信しています
- アプリケーション提供「Functions」：https://functions.lne.st/
- 事例配信：https://lne.st/geeorgey

Party on Slackに関連するプレスリリース
- Slack上でChatGPTを活用する組織が増加中！利用者数5000人突破。リバネスナレッジは無償Slackアプリ「Party on Slack」の半年のβ提供を経て、有償サポートを開始
- ChatGPTをSlack上で使える無料アプリ「Party on Slack」がAnthropic及びAmazon Bedrockに対応し、Claude及びStable Diffusionが利用可能に
- 「Party on Slack」がOpenAI DevDayで発表されたGPT-4-turbo、GPT-4-Vision、DALLE3、Text to speechに対応。無償利用可能で提供開始
- 「Party on Slack」が新時代へ! OpenAI DevDay発表のアシスタントAPIによりコード解釈とファイル添付が可能に─Slack Copilot時代が到来、Pythonの民主化が実現
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