高性能GPUサーバーやワークステーション、ストレージシステムの提供を中心に、AI・データサイエンス、HPC(高性能計算)、CG・映像制作向けのソリューション事業を展開するGDEPソリューションズ株式会社(本社所在地:東京都文京区、代表取締役社長:榊原 忠幸、以下 GDEP-S)は、独自開発のRAG回答精度改善・運用支援ツール「G-RAGon(ジー・ラグ・オン)」の最新バージョンを2026年4月末にリリースいたします。
本アップデートでは、日本企業特有のExcel方眼紙ドキュメントへの対応と、複雑なPDF解析機能の大幅強化を実施し、初期回答精度をExcel方眼紙では6%から78%に、PDFでは47%から82%へと引き上げました。
■今回の主な機能強化
● Excel方眼紙対応(新機能)
日本企業特有のExcel方眼紙レイアウト文書を自動解析し、RAGに組み込み可能にします。複雑なセル結合を含む文書でも、正確なチャンキング処理を実現します。
セル結合が複雑に絡む Excel 方眼紙ドキュメントを用いた自社検証(49問のベンチマーク)では、DB開発を例にした設計ドキュメントを対象にDify標準のナレッジ登録方式と比較しました。その結果、以下の成果を達成しています。
本アップデートでは、日本企業特有のExcel方眼紙ドキュメントへの対応と、複雑なPDF解析機能の大幅強化を実施し、初期回答精度をExcel方眼紙では6%から78%に、PDFでは47%から82%へと引き上げました。
■今回の主な機能強化
● Excel方眼紙対応(新機能)
日本企業特有のExcel方眼紙レイアウト文書を自動解析し、RAGに組み込み可能にします。複雑なセル結合を含む文書でも、正確なチャンキング処理を実現します。
セル結合が複雑に絡む Excel 方眼紙ドキュメントを用いた自社検証(49問のベンチマーク)では、DB開発を例にした設計ドキュメントを対象にDify標準のナレッジ登録方式と比較しました。その結果、以下の成果を達成しています。