LLM Solution
SigfossはLLMに強い
業務要件に合わせてLLMを補強・最適化し、現場で「使える」AIシステムを構築します
LLMを業務に活用するための技術
ChatGPTやGeminiに代表されるチャットボット型アプリケーションは、LLM（Large Language Model）をベースに構築されています。Sigfossは、LLMをそのまま使うだけでは実現が困難な、個別の業務プロセス上で思いのままに機能するLLMアプリケーションを設計・実装するノウハウと実績を持っています。
近年のLLMは膨大なデータで学習され、知識的にも文脈的にも高品質な応答が可能です。しかし、通常利用可能なLLMは個人・個社に特化した知識を持つわけではなく、個別文脈の維持にも限度があります。実際の業務プロセスへの組み込みには多くの工夫・ノウハウが必要なのが実情です。
LLMを補強する代表的な技術には以下のようなものがあります。
Sigfossはこれらの技術に精通し、用途に応じてLLMを補強しながら使うシステムを構築するノウハウと実績を持ち合わせています。
固有知識の適応例
パブリックLLM活用 vs ローカルLLM
ChatGPTやGeminiなどの外部サービスを利用する場合、情報を外部に開示することになります。情報管理上の観点からこれを避けなければならない局面では、ローカルLLMが有効な選択肢です。
| パブリックLLM活用 |
|---|
| API経由で最新・最高性能のモデルを即座に利用可能。プロンプト設計やRAG構成により業務要件にフィットさせます。 |
| ローカルLLM |
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| 外部から完全に遮断された専用環境で運用。機密情報を扱う業務にも安心して適用できる高ノウハウ領域です。 |
高性能なローカルLLMシステムを現実的なコストで構築・運用するには高い技術力が求められます。SigfossはローカルLLMに関しても多くの知見を蓄積しており、お客様のご要望にお応えすることが可能です。
Local LLMを使ったパーソナルコンパニオンの応答例
「ChatGPTを業務に組み込みたい」「社内データに基づいた回答システムを作りたい」「情報漏洩リスクなくLLMを活用したい」——そうしたご要望を、Sigfossは技術とノウハウで実現します。