ドキュメントと会話する¶

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「ドキュメントと会話する」アプリケーションテンプレートを使用して、AI搭載アプリケーションを構築、開発、デプロイします。このアプリケーションでは、マルチエージェントオーケストレーション、最新のWebフロントエンド、堅牢なインフラストラクチャ・アズ・コードを利用して、Googleドライブ、Box、ローカルコンピューターなどのさまざまなプロバイダー間でドキュメントと動的に対話できます。

このアプリケーションは、以下のような場合に役立ちます。

• ステークホルダー向けの報告書やダッシュボードを生成し、データアナリストやデータサイエンティストなどが作成したドキュメントを基に業務を運用する。
• 各部門の業務、不定期な分析依頼、定期報告書の作成と自動化について、パフォーマンスを追跡、報告、分析する。
• ドキュメントからインサイトをすばやく抽出することで、意思決定を迅速化する。
• デプロイのセキュリティとガバナンスを制御する。
• 企業のニーズに合わせて業務の規模を調整する。

主な機能¶

• **Pre-built AI assistants—or instant productivity, choose from a gallery of specialized assistants, including:

  • 契約審査ボット
  • 人事方針アシスタント
  • フィードバックボット

• Document catalog and search—Quickly find and reuse previously uploaded documents across all your knowledge bases and conversations. 「ドキュメントと会話する」により、企業はコンシューマー向けAIツールの生産性だけでなく、企業が必要とするセキュリティとガバナンスを手に入れることができます。

• Supports multiple document types—Upload PDFs, Word docs, spreadsheets, and text files to the application.
• Knowledge bases for team collaboration—Create shared document collections that teams can search, analyze, and build upon together.
• Secure enterprise data source integration—Connect to Google Drive and Box with secure authentication and RBAC controls.
• Natural language-powered, context-aware Q&A with enterprise security—Use everyday language and easy prompts to ask questions about your documents, leveraging your proprietary datasets for precise answers in a conversational chat experience with minimal security risks. セッションをまたいで会話を継続し、既存のチャットに新しいドキュメントを追加して、より詳細な分析のためにコンテキスト全体を維持します。
• Enterprise governance—ull RBAC controls, audit trails, and usage monitoring to ensure secure, compliant AI deployments.

ユースケース¶

「ドキュメントと会話する」を使用するのに適したユースケースを確認します。

• 請求書と領収書の処理：大量の請求書、領収書、発注書を処理する企業は、請求書番号、品目、業者情報などの詳細を迅速に抽出できるため、特定の情報の確認、リスクの評価、コンプライアンスのチェックが容易になります。

• 財務分析：銀行取引明細書、融資申請書、信用報告書、財務報告書などのさまざまなドキュメントを解析することで、分析、不正検知、リスク評価のためのデータ抽出を自動化します。

• 顧客感情分析：顧客のレビュー、ソーシャルメディア上の言及、フィードバックフォームなどをアップロードすることで、顧客の感情を理解し、傾向の把握、製品やサービスの改善、顧客満足度の向上を図ります。

アーキテクチャ¶

This template provides the below end-to-end AI architecture, from raw inputs to deployed application, while remaining highly customizable for specific business requirements.