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Skald

Skaldは、本番投入可能なプライベートRAGレイヤーを提供し、組織のナレッジと複数のデータソースを集約。管理・トレーサビリティが可能な検索・推論を実現し、ナレッジ管理と情報取得の効率を向上させます。
プライベートRAG複数データ横断検索ナレッジマネジメントシステム引用トレーサビリティベクトル検索オンプレミス本番投入RAGエンタープライズ知識ベース

Skaldの機能

本番投入可能なプライベートRAGレイヤーで、複数データソース横断の検索・推論をサポート
社内ナレッジ、規制文書、市場情報を一元的に検索可能なデータソースに集約
Memoを知識単位として、文書横断検索・引用出力・トレーサビリティを実現
ドキュメント取込、テキスト/表抽出、チャンキング、埋め込み、ベクトル検索・インデックス
カスタムチャンキング戦略、埋め込みモデル、リランキング・検索パラメータでユースケース最適化
自動ソース追跡と原文引用で検証性・コンプライアンスを強化
ビルトインモニタリング・オブザーバビリティ・評価ツールでカスタム評価フローに対応
API/SDKによる対話・検索で、引用付き回答を出力
すぐ使えるRAGインフラ、CLI/SDK、APIインターフェースでメモ・ドキュメント・会話を管理
MITライセンスでオンプレミス、または無料枠付きクラウド版を選択可能

Skaldの使用例

金融コンプライアンスでの社内ポリシー検索・引用出力
医療・ライフサイエンス分野での文書横断情報検索・エビデンス引用
法務・プロフェッショナルサービスでの知識検索・コンプライアンスQ&A
社内文書検索・引用出力で情報不足を削減
開発者がAPI/SDKで対話型ナレッジベースを構築
データガバナンス・コンプライアンス要件に応じた自社インフラ構築
短期間で本番投入可能な横断文書洞察検索を実現

Skaldに関するよくある質問

QSkaldとは何ですか?

Skaldは、自社インフラで稼働する本番投入可能なRAGレイヤーです。複数データソース横断の検索・推論を提供し、AIエージェントやナレッジシステムに最適です。

QSkaldの主要コンポーネントを教えてください。

Context Layer、Memo、複数データソース連携、エンドツーエンド解析・ベクトル化、引用・トレーサビリティ、モニタリング・評価、出力・サンプル機能がコアです。

QSkaldのデプロイメントオプションは?

オンプレミスでプライベートコンテキストレイヤーを構築可能、またクラウド版も利用できます。自社構築はMITライセンス、クラウド版は無料枠あり。

QSkaldの使い方を教えてください。

API/SDKで会話を開始し、質問すると引用付き回答を取得。ドキュメント構造の初期化、メモのインポート、タグ付けなども可能です。

QSkaldの出力形式は?

引用付き回答、チャンク単位検索結果、テキスト要約、文書横断の一貫性ある回答に対応。

QSkaldがサポートするデータソースは?

ドキュメント、データベース、API、会話など、多様なデータソースを統合し、単一のインテリジェント検索レイヤーを形成します。

QSkaldはどんな業界向けですか?

金融コンプライアンス、医療・ライフサイエンス、法務・プロフェッショナルサービスなど、高度な検索性と厳格な引用が求められる分野に最適です。

Q他社製品と比べたSkaldの強みは?

短期間での本番投入とオブザーバビリティに優れ、管理可能な本番RAGフローと完全な引用管理を提供。外部LLMアップデートへの依存を軽減します。

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