搭載運用RAG（檢索增強生成）的高準確度AI聊天機器人功能｜ B2B通訊平台「Qube」
CSS股份有限公司在其B2B通訊平台「Qube」上發布了AI聊天機器人功能，利用RAG技術根據內部資料生成高準確度的回答。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年4月23日 22:30
- 🔍 收集: 2026年4月23日 14:01
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月23日 23:00（收集後8小時58分鐘）
■ 背景與概述
CSS股份有限公司（總部：東京都品川區，代表取締役：佐川學，以下簡稱本公司）在提供的B2B通訊平台「Qube」中，發布了運用RAG（Retrieval-Augmented Generation：檢索增強生成）技術的AI聊天機器人功能，將生成式AI與內部資料進行高度整合。
該功能使AI能夠直接參考Qube操作手冊、說明、FAQ以及相關企業資訊等非結構化資料，自動針對用戶問題生成安全且高準確度的回答。
■ 技術特徵：實現高準確度搜尋的獨特架構
為防止資訊搜尋遺漏並最大化回答準確度，本AI聊天機器人實作了以下高階技術流程。
1. 獨特的「8步查詢處理流程」
從資料攝取到回答生成，被分解為8個邏輯步驟來處理。
「8步查詢處理流程」
文件讀取：由用戶指定文件群（如Qube手冊等）。
YAML結構化與儲存：將內容轉換為YAML格式，在防止資訊遺失的情況下儲存至S3及DB中。
精確的區塊分割：以最大500字元、重疊50字元為條件進行分割。
嵌入（Embedding）：採用OpenAI的text-embedding-3-small（1536維）。
向量DB儲存：建構可進行高速且高準確度相似度搜尋的資料庫。
查詢分類：使用LLM（OpenAI的gpt-4o-mini）解析並分類用戶的問題意圖。
執行混合搜尋：結合向量搜尋和關鍵字擷取的高階搜尋。
回答生成：根據嚴選的資訊來源，輸出有根據的回答。
2. 透過「混合搜尋」追求準確度
為了處理單純語義搜尋（向量搜尋）無法涵蓋的專有名詞或特定用語，搭載了獨特的混合搜尋邏輯。
向量搜尋：使用餘弦相似度，擷取上下文最接近的前8個區塊。
關鍵字擷取：從查詢中擷取專有名詞，並在向量搜尋結果中鎖定符合關鍵字的資訊。
■ 預期效果
透過在「Qube」導入AI聊天機器人，將過去由客服人員逐一以人力處理的諮詢應答自動化。大幅減少過去每次諮詢都會發生的「搜尋資訊、確認、撰寫回答」的一連串作業時間，實現對用戶的即時回覆。即使是因Qube豐富的功能和複雜的操作規格，過去需要人力仔細解說或調查的場景，也能同時實現大幅降低支援工時及即時共享知識。
■ 未來展望
CSS股份有限公司今後也將加速推進「Qube」中的AI應用。未來計畫搭載AI驅動的「活動搜尋」以及基於用戶興趣的「推薦功能」，推動基於數據的高準確度媒合，並進一步實現用戶體驗的個人化。
■ 關於Qube
這是一個以線上和線下混合交流為核心的B2B通訊平台。支援「商業中的新邂逅與價值創造」。透過支援舉辦活動和SNS功能等實務工具，創造經營者、工程師、行銷與業務人員等所有商務人士之間的直接連結。旨在形成跨越企業界限促進共創、加速事業成長的次世代商業社群。
【關於CSS股份有限公司】
公司名稱: CSS股份有限公司
所在地: 東京都品川區
代表者: 代表取締役 佐川 學
URL: https://www.css-net.co.jp/
Qube官方網站: https://qube-q.com/
【本件相關諮詢窗口】
CSS股份有限公司
數位行銷部
負責人：清水
Email：mail_qube@css-net.co.jp
CSS股份有限公司（總部：東京都品川區，代表取締役：佐川學，以下簡稱本公司）在提供的B2B通訊平台「Qube」中，發布了運用RAG（Retrieval-Augmented Generation：檢索增強生成）技術的AI聊天機器人功能，將生成式AI與內部資料進行高度整合。
該功能使AI能夠直接參考Qube操作手冊、說明、FAQ以及相關企業資訊等非結構化資料，自動針對用戶問題生成安全且高準確度的回答。
■ 技術特徵：實現高準確度搜尋的獨特架構
為防止資訊搜尋遺漏並最大化回答準確度，本AI聊天機器人實作了以下高階技術流程。
1. 獨特的「8步查詢處理流程」
從資料攝取到回答生成，被分解為8個邏輯步驟來處理。
「8步查詢處理流程」
文件讀取：由用戶指定文件群（如Qube手冊等）。
YAML結構化與儲存：將內容轉換為YAML格式，在防止資訊遺失的情況下儲存至S3及DB中。
精確的區塊分割：以最大500字元、重疊50字元為條件進行分割。
嵌入（Embedding）：採用OpenAI的text-embedding-3-small（1536維）。
向量DB儲存：建構可進行高速且高準確度相似度搜尋的資料庫。
查詢分類：使用LLM（OpenAI的gpt-4o-mini）解析並分類用戶的問題意圖。
執行混合搜尋：結合向量搜尋和關鍵字擷取的高階搜尋。
回答生成：根據嚴選的資訊來源，輸出有根據的回答。
2. 透過「混合搜尋」追求準確度
為了處理單純語義搜尋（向量搜尋）無法涵蓋的專有名詞或特定用語，搭載了獨特的混合搜尋邏輯。
向量搜尋：使用餘弦相似度，擷取上下文最接近的前8個區塊。
關鍵字擷取：從查詢中擷取專有名詞，並在向量搜尋結果中鎖定符合關鍵字的資訊。
■ 預期效果
透過在「Qube」導入AI聊天機器人，將過去由客服人員逐一以人力處理的諮詢應答自動化。大幅減少過去每次諮詢都會發生的「搜尋資訊、確認、撰寫回答」的一連串作業時間，實現對用戶的即時回覆。即使是因Qube豐富的功能和複雜的操作規格，過去需要人力仔細解說或調查的場景，也能同時實現大幅降低支援工時及即時共享知識。
■ 未來展望
CSS股份有限公司今後也將加速推進「Qube」中的AI應用。未來計畫搭載AI驅動的「活動搜尋」以及基於用戶興趣的「推薦功能」，推動基於數據的高準確度媒合，並進一步實現用戶體驗的個人化。
■ 關於Qube
這是一個以線上和線下混合交流為核心的B2B通訊平台。支援「商業中的新邂逅與價值創造」。透過支援舉辦活動和SNS功能等實務工具，創造經營者、工程師、行銷與業務人員等所有商務人士之間的直接連結。旨在形成跨越企業界限促進共創、加速事業成長的次世代商業社群。
【關於CSS股份有限公司】
公司名稱: CSS股份有限公司
所在地: 東京都品川區
代表者: 代表取締役 佐川 學
URL: https://www.css-net.co.jp/
Qube官方網站: https://qube-q.com/
【本件相關諮詢窗口】
CSS股份有限公司
數位行銷部
負責人：清水
Email：mail_qube@css-net.co.jp