社内資料がそのまま回答する

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資料検索のための 8 つのサンプル — クリックで試せます

なぜコンテキストが重要なのか？

01 — Pattern51 Contextとは

AIの回答品質はモデルではなくコンテキストで決まる

Pattern51 Contextは、社内文書・資料を埋め込み・検索してLLMに直接コンテキストとして注入するRAGツールです。同じモデルでも、御社の資料が回答の根拠になるよう設計されています。Pattern51製品群のContextラインです。

02 — 仕組み

社内文書をコンテキストにして正確な回答を生成

STEP 1

クエリ入力

STEP 2

RAG検索

STEP 3

回答 + 引用

03 — 正確な回答のための分析ツール

状況に合うツール選定が決め手です

資料の形態と回答品質の目標により最適な組み合わせは変わります。環境に合うツール選定こそが本物の実力です。

RAG

ベクトル検索ベースの回答

Graph RAG

ナレッジグラフで関係性検索

Agentic RAG

LLMが検索ステップを自律判断

LLM Wiki

社内Wiki・文書をLLMのソースとして活用

CRAG

検索結果をLLMが評価・修正

+ 10 more

コンサルティングセッションで公開

04 — AX転換の旅

プロンプトからエージェントまで、完全なAX転換

BYTESMIXのAX転換方法論は4段階で構成されます。Promptから始まり、Contextで知識を繋ぎ、Guardで安全に統制し、Agentsで完全自律化します。

STEP 01

Pattern51 Prompt

51のパターンで正確な指示

現在地

STEP 02

Pattern51 Context

ハルシネーションのないInsight

STEP 03

Pattern51
Guard

AIエージェントを自分の管理下に

STEP 04

Pattern51
Team

3つの環境で動作するAgent基盤の組織

この方法論を御社業務に適用するなら?

御社の実際の社内文書を用いて30分セッションを行います。Pattern51 Contextがどう動作するか、どの資料が御社のRAGに特に効果的かをご確認ください。

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