定義と概要
検索と文脈利用のため文書、抽出文、権限、責任者、版を準備。ファイルを上げるだけで正しい知識にはなりません。
実践の進め方
許可済み PDF、Office、TXT、Markdown から開始。実ファイルで表と OCR を確認し、更新と旧版廃止を計画。Web、DB、API は連携と元権限も評価。
RAGBOX · RAGBOX Private AI 管理モデル
01本人確認
02権限
03ワークスペース
04ナレッジ
05モデル
06監査
ワークフロー
同じ見出しの二年度文書で試験。年度が回答を変えるなら未指定時は確認します。履歴文書は状態を明示し、期限切れ知識を定期点検。
開始前の確認
- 文書責任者
- 有効版
- OCRと表品質
機能と導入は案件ごとに確認。根拠のない認証、ROI、顧客の主張は行いません。
重要ポイント
- 許可文書を選択
- 責任者を指定
- 参照問答を準備
- 拒否と削除を試験
- 品質・速度・費用を測定
RAGBOX の計画指針で外部認証ではありません。各層に責任者、根拠、試験が必要。
よくある質問
データは外部へ出ますか？
構成と連携によります。モデル、OCR、埋め込み、バックアップ、ログの通信を整理して確認します。
AI 回答をそのまま信頼できますか？
特に法律・会計・重要判断では原文、完全性、版を確認。出典は正確性の保証ではありません。
どう始めますか？
用途、承認文書、責任者、合格基準を定め、小規模で品質、権限、費用を検証して展開します。
参考資料
公開資料は原則説明であり RAGBOX の認証ではありません。
- NIST AI Risk Management Framework
- Microsoft: Retrieval-augmented generation
- OWASP: RAG Security Cheat Sheet
- OWASP: Prompt Injection Prevention
実務利用前に専門家確認が必要。個別の法律・税務助言ではありません。