社内文書のAI検索（RAG）をLangchain-Chatchatで実現する｜AIでできること

社内文書のAI検索（RAG）とは？

社内文書のAI検索（RAG）とは、社内文書をAIに答えさせたいという状態を、仕組みで解消することです。Langchain-Chatchatは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。Langchainと各種言語モデルを組み合わせたRAGおよびエージェントアプリケーションです。

社内知識ベースを活用したチャットボットの構築
RAGを用いた独自のデータに基づく回答生成
LLMエージェントによる業務自動化の基盤利用
ローカル環境でのプライベートな対話システムの運用
ChatGLMやLlama等のモデルを統合した対話インターフェースの提供

Langchain-Chatchatを使うと何が変わるのか

Langchain、ChatGLM、Qwen、Llamaなどの主要な言語モデルを活用したRAG（検索拡張生成）およびエージェントアプリケーションです。ローカルの知識ベースに基づいたLLMの運用を可能にする機能を備えています。Pythonで構築されており、Apache-2.0ライセンスで公開されています。 chatbotやembedding、Faissといった技術を用いて高度な対話システムを実現します。

すでに世界で使われている完成品を土台にするので、同じものをゼロから作るより短い期間で済みます。当社は、この土台に対して日本語化、画面や項目の変更、権限、帳票、既存システムとの連携を加えて、御社の業務に合う状態にします。

Langchain-Chatchatの日本語対応（実測）

Langchain-Chatchatには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。

ライセンス	Apache-2.0
主な言語	Python
GitHubスター	38,562
日本語ロケール	日本語ファイルなし（0ファイル）

GitHubの公開ファイル一覧から日本語ロケールの実ファイルを数えた結果です。配布用のビルド成果物は除いています。技術的な詳細はLangchain-ChatchatのOSS情報にまとめています。

進め方は？

進め方とは、現場を見て対象を決め、動くものを見ていただきながら作り、御社の環境へ導入するまでの流れのことです。書類で仕様を固めてから作る進め方はしません。

1日目（無料）

現場に伺い、いまのやり方を見せていただきます。社内文書のAI検索（RAG）のどこから手を付けるかを決めます。

2〜4日目

Langchain-Chatchatを土台に、御社のPCで目の前で開発します。動くものを見ながらその場で直します。

5日目

御社の環境へ導入し、ソースコードと開発ノウハウをお渡しします。以後は自社で改造できます。

その後

追加の作り込みが必要なら、範囲を決めてあらためてお見積もりします。延長を前提にした進め方はしません。

この方法が向かないのは？

向かないのは、基幹システムの全面刷新や、複数部門にまたがる大規模な仕組みのことです。15時間という枠では作り切れません。また、決まった手順を正確に繰り返すだけの処理は、AIを使わないほうが速く確実です。当社ではその部分は普通のプログラムとして作ります。

社内文書のAI検索（RAG）を、まず15時間で試す

名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。

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社内文書のAI検索（RAG）に使える他のオープンソース

同じ用途に使える土台は他にもあります。ライセンス、日本語対応、規模を比べて選べます。

名前	できること	日本語	デモ
KnowledgeBase-RAG-LLM-System	StreamlitとLangChainを用いた軽量なRAG学習プロジェクトです。	日本語ファイルなし	—
dify	AIエージェントやRAGパイプラインを構築するための統合開発プラットフォームです。	未調査	—
Yuxi	RAGや知識グラフ、マルチエージェント機能を備えたセルフホスト型の知能エージェントプラットフォームです。	日本語ファイルなし	—
layra	視覚的RAGとマルチステップ・エージェント・ワークフローを実現する基盤です。	日本語ファイルなし	—
MimirQ	企業向けのRAG（検索拡張生成）知識ベース構築を支援する基盤ツールです。	日本語ファイルなし	—

社内文書のAI検索（RAG）に使えるOSSの一覧を見る

よくあるご質問

社内文書のAI検索（RAG）はLangchain-Chatchatで本当にできますか？

Langchainと各種言語モデルを組み合わせたRAGおよびエージェントアプリケーションです。この用途に使えるオープンソースとして公開されており、当社ではこれを土台に日本語化と自社向けの変更を行って導入します。

費用はどのくらいかかりますか？

名古屋市内であれば、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円のお試し導入があります。初日3時間のヒアリングと提案は無料で、進めるとお決めいただいた場合のみ費用が発生します。

作ったものは自社のものになりますか？

なります。ソースコード一式をお渡しします。以後は自社で改造しても、他社に依頼しても構いません。当社に縛られる契約にはしません。

社内にIT担当者がいなくても導入できますか？

できます。いまの紙やExcelのやり方をそのまま見せていただければ、こちらで形にします。専門用語で話を進めることはしません。

社内文書のAI検索（RAG）を、Langchain-Chatchatで実現する。