はじめに
intra-mart 2024 springバージョンでは、生成AIを利用できる「IM-Copilot」がリリースされました。
そこからアップデートを経るごとに生成AIに関わる機能が増えてきました。
今回の記事ではintra-mart標準機能の Wikiアシスタント を使ってみましたので、そのご紹介をしたいと思います。
Wikiアシスタントでは、intra-martの「IM-Wiki」に蓄積されたデータを元に生成AIと会話形式で質問をすることができます。
IM-Wikiとは
IM-Wikiはナレッジを蓄積・集約するための機構を提供する標準アプリケーションである「IM-Knowledge」に対して、コンテンツの１つとして「Wiki」を作成・管理するための機能です。 ブラウザ上から社内規則、業務マニュアル、議事録といった業務文書を簡単に参照できるため、社員同士の情報共有を円滑に行うことができます。
引用元 document.intra-mart.jp
環境構築
IM-Copilot、Wikiアシスタントを利用するにあたり、
通常の環境構築公式ドキュメントと併せて IM-Copilot 利用ガイド を元に環境を作成してください。
※solrでベクトルデータベースを構築する際の注意点
公式ドキュメントの手順で配布されているsolr.zipを利用する際、
solrの起動やコア生成用の solr.cmd 内の改行コードが「LF」になっていますので、
テキストエディタを利用し、「CRLF」に変更してから利用するように注意してください。
実際の動作
・今回は仮データとして、テスト会社の勤怠申請細則を用意しました。（生成AIで作成しました。）
・まずはベクトルデータベースにデータを登録せずに、Wikiアシスタントを動かしてみます。
データがないため、明確な回答は返ってきませんでした。
・続いて、ベクトルデータベースにデータを登録した後、Wikiアシスタントを動かしてみます。
用意した勤怠申請細則を元に回答を作成していることが確認できました。
※ベクトルデータベースへのデータ登録は、以下のドキュメントに記載のあるジョブを実行してください。 document.intra-mart.jp
おわりに
今回は IM-Copilot の標準機能である Wikiアシスタント を使ってみました。
簡単な準備でintra-mart上の独自データを元に回答をする生成AIを利用することができました。
今後は生成AIを活用し、intra-mart利用者が資料を探す時間や問い合わせ対応の工数を大幅に削減することができるはずです。
引き続き弊社ではAIの利活用、導入を積極的に進めていきたいと思います。
