RAG Professional
専門分野に特化した AI 知識検索システム
特許、法律、医療、金融などの専門分野で
Web 検索より正確で信頼性の高い RAG システムを研究しています
なぜ分野別 RAG か？
特許出願、法律相談、医学研究、金融分析…
専門分野で AI を活用するには、単純な Web 検索では限界があります。
専門データをハイブリッドナレッジベース（Vector+RDB+Search）として構築すれば、
Web 検索よりも多く正確な情報を安定的に活用できます。
Web 検索 vs Hybrid RAG
| 項目 | Web 検索 | Hybrid RAG |
|---|---|---|
| 信頼性 | 出典不明、ハルシネーション | File（原本）ベースの根拠提示 |
| 精度 | 単純キーワードマッチングの限界 | Vector（意味）+ RDB（条件）+ Search（単語） |
| 鮮度 | クローリングのタイムラグ | リアルタイム RDB/Memory 反映 |
| セキュリティ | データ外部漏洩リスク | ローカル/専用サーバー + アクセス制御 |
| コンテキスト | 単発的な質問処理 | Memory ベースの対話コンテキスト維持 |
分野別 RAG 適用
各分野に特化したデータをベクトル DB として構築します
法律
研究中法令、判例、契約書、法律相談
- 法律/施行令/施行規則
- 最高裁/下級審の判例
- 標準契約書テンプレート
- 法律解釈事例
医療
研究中論文、臨床試験、ガイドライン
- 医学論文/レビュー
- 臨床試験データ
- 診療ガイドライン
- FDA/MFDS 承認情報
金融
研究中金融法規、監督規定、有権解釈
- 金融関連法規
- 金融監督規定
- 有権解釈事例
- 金融商品約款
特許 RAG ハイブリッドレイヤー
特許分野5層ハイブリッドストレージ構造
原本ストレージ（Source）
- 特許明細書 PDF/XML
- 高解像度図面画像
- 証拠資料原本
メタデータ（Filter）
- 出願番号、日付、出願人
- IPC/CPC 分類コード
- 法的状態（登録/拒絶）
意味検索（Semantic）
- クレーム技術要旨エンベディング
- 解決課題意味ベクトル
- 類似特許クラスタリング
キーワード検索（Lexical）
- 特許全文（Full-text）インデックス
- 固有名詞/略語辞書
- BM25 ランキングアルゴリズム
MCP ベースのサービスデプロイ
RAG システムを AI ネイティブ API として提供します
ローカル MCP
stdio 通信、インストール型。機密データ処理に最適
個人/社内利用リモート MCP (SSE)
HTTP ベース、SaaS 対応。API キー/OAuth 認証
外部サービス提供ハイブリッド
機密データはローカル、共通データはリモート
企業顧客MCP RAG サーバーアーキテクチャ
技術的考慮事項
専門分野 RAG 構築時に考慮すべき重要要素
5層ハイブリッドストレージ
File（原本）、RDB（メタ）、Vector（意味）、Search（キーワード）、Memory（コンテキスト）の有機的結合。
RDB メタデータフィルタリング
権限、日付、作成者などの構造化データで1次フィルタリングし、検索速度と精度を飛躍的に向上。
キーワード + ベクトルハイブリッド
固有名詞（モデル名、エラーコード）はキーワードで、コンテキストと意図はベクトルで検索し相互補完。
Memory & Context
前の会話コンテキストを Memory に維持し、連続した質問にもシームレスな回答を提供。
一緒に研究しませんか？
専門分野 RAG システム構築に関するコラボレーションや
研究パートナーシップを歓迎します