独自LLM構築、RAG導入、FineTunningの実現
- 業種
- 情報非公開
- 地域
- 情報非公開
- 規模
- 情報非公開
- 費用
- 総費用1000万~3000万円
求人媒体やSNSから収集した人物・企業情報を高精度なデータへ変換するAIデータ分析プラットフォームの開発に従事しました。Llamaベースの独自LLMとRAGを活用し、所属・役職・同一人物判定・情報更新性の検証を自動化することで、データ品質の向上と業務効率化を実現しました。
- 制作物種別
- マッチングサイト求人サイト SNS学習・教育系
- 業務範囲
- ・企画、要件定義
・設計
・実装
・テスト、リリース
・保守運用
- 業務の概要
- 本システムは、求人媒体・SNS等から収集した人物/企業情報を、当社独自の品質基準で「正しいデータ」に磨き上げるため、Llamaベースの独自LLMを構築。VectorDBを用いたRAGにより関連根拠を検索・参照しながら、所属・役職・同一人物性・更新性・矛盾有無を判定します。さらに判定結果と根拠を学習データ化してFine-tuningを行い、当社基準の判断精度を継続的に向上。これにより、数十万社規模の企業情報と従業員情報を「より早く、より安く、かつ高精度に」提供し、人材探索・マッチングを支援します。
- 開発規模・期間
- 12ヶ月
- 利用技術
- Pythonjavascriptその他言語PostgreSQL
- 利用サーバー環境・DB
- LINUXサーバー
- 備考
実績・事例画像
実績・事例の詳細
Llamaベースの独自LLM構築およびVectorDBを活用したRAG機能の開発を担当しました。求人媒体やSNSから収集した情報を基に、所属企業・役職・同一人物性・情報の整合性を判定する機能を実装しました。また、判定結果を学習データとして活用したFine-tuning基盤の構築を行い、継続的な精度向上を実現しました。
成果・結果
人物・企業情報の収集からデータ整備までの工数を大幅に削減し、高品質なデータを迅速に提供できる環境を実現しました。RAGとFine-tuningを活用することで判定精度を継続的に向上させ、人材探索や企業分析におけるデータ活用の効率化と品質向上に貢献しました。
お客様の声
従来は手作業で行っていたデータ確認や情報整理の負担が大幅に軽減されました。人物情報や企業情報の精度が向上し、人材探索や営業活動において信頼性の高いデータを活用できるようになりました。
担当者のコメント
独自LLMとRAG技術を活用することで、大量の人物・企業情報を高精度に分析・整備できる基盤を構築しました。継続的な学習による精度向上を通じて、お客様のデータ活用高度化と人材マッチング業務の効率化を支援しています。
業務内容
実績・事例
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独自LLM構築、RAG導入、FineTunningの実現
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