OpenAI API・Claude API・RAG・pgvectorで、AIを業務やプロダクトに組み込みます。
技術そのものではなく、事業課題を前に進める実装を重視します。
LLMは試すだけなら簡単ですが、業務やプロダクトに定着させるには、精度の担保・コスト・失敗時の挙動・運用フローまでの設計が要ります。torcheeesは、話題性ではなく「実際に業務が楽になるか」を基準に組み込み方を設計します。
RAG(自社データを根拠にした回答)や分類・要約など、費用対効果の見込めるユースケースから小さく始め、PoCの検証を経て本番運用まで持っていきます。
問い合わせの分類、文書の要約、情報抽出など、人手がかかっている定型作業をLLMで自動化します。
社内ドキュメントやFAQを根拠に回答するRAGを、pgvector等で構築し、ハルシネーションを抑えた形で運用します。
「試したが本番に乗らない」を避けるため、精度評価・コスト・運用設計まで含めて既存プロダクトへ組み込みます。
ユースケースと精度・コストの要件に応じて、モデル・検索基盤・実装フレームワークを選定します。