RAGus.ai

RAGus.aiの紹介

RAGus.aiは、非構造化されたウェブデータをAIアプリケーション向けの構造化知識ベースに変換するためのノーコードプラットフォームです。ユーザーはWebサイトをスクレイピングし、内容をインテリジェントに処理して、リトリーバル拡張生成（RAG）システムで使用されるベクターデータベースと同期できます。このプラットフォームはOpenAI、Voiceflow、Qdrant、Supabaseなどの主要なAI開発環境との統合をサポートしており、開発者やエージェンシーが高精度かつ本番環境対応のチャットボットを展開することを可能にします。

AIビルド担当者、コンサルティング会社、エンタープライズチーム、ノーコード開発者を対象としており、通常カスタムスクリプトと手動操作を必要とするデータ取り込みパイプラインを簡素化します。スクレイピング、チャンキング、メタデータの豊化、および同期を自動化することで、セットアップ時間を数週間から数分に短縮しつつ、高いデータ保全性と90～99％のRAG精度を維持します。

主なポイント

• WebサイトをAI用の構造化知識ベースに変換できるノーコードスクレイパー
• OpenAI Vector Stores、Voiceflow KB、Qdrant Cloud、Supabase Vectorsとの直接連携をサポート
• トークンベース、ヘッダーベース、セマンティック、エージェント型の4種類のインテリジェントチャンキング戦略を提供
• タスクスケジューラによるリアルタイム自動化を実現（柔軟な間隔設定とスマートな重複排除機能付き）
• 複数チャットボット、ナレッジベース、データパイプラインを一元管理する統合ダッシュボード
• 最適化された前処理とメタデータの豊化により、90～99％のRAG精度を達成
• 政府機関や大企業の案件など、毎週10万以上のURLを扱う規模にも対応

RAGus.aiの仕組み

まず、個別URL、XMLサイトマップ、RSSフィード、またはアップロードしたドキュメント（PDF、Word、Excel、PowerPoint）など、データソースを選択します。CSSセレクタを使用して特定コンテンツを指定したり、URLの含む／除外パターンを定義したり、更新を検出するための最終更新日チェックを有効にできます。

次に、用途に応じて4つのインテリジェントチャンキング手法のいずれかを適用します。トークンベース（単純分割）、ヘッダーベース（構造化ドキュメント用）、セマンティック（AIが話題の境界を識別）、エージェント型（LLMが最適な分割を判断）。この段階で、要約、キーワード、Q&Aペアなどのメタデータが自動生成されます。また、カスタムJSONスキーマや表形式へのフィールドマッピングも可能です。

最後に、処理済みデータをOpenAI、Voiceflow、Qdrant、Pinecone、Weaviate、Google Geminiなどのターゲットベクトルストアと同期します。スマートな重複排除により、変更されたコンテンツのみが再処理されるため、リソースの無駄を最小限に抑えられます。タスクスケジューラを使えば、5分ごとから毎週までの任意の間隔でデータパイプライン全体を自動化でき、手動介入なしにナレッジベースを最新状態に保つことができます。

主な利点と用途

RAGus.aiは、正確さとスケーラビリティが求められる場面、例えばコンサルティング、公共サービス、EC、エンタープライズサポートにおけるクライアント向けAIエージェントの展開に特に有効です。常に最新で関連性の高いデータを維持できるため、古かったり形式が不適切な入力による幻覚回答を防げます。

AIコンサルティング会社にとっては、標準化された設定で複数クライアント向けチャットボットを迅速に展開可能になります。大企業のチームは、コンプライアンスや一貫性の制御を備えた大規模ナレッジベースの一元管理が可能です。開発者は、壊れやすく保守コストのかかるカスタムスクレイパースクリプトを信頼性の高い監査可能なシステムに置き換えることで技術的負債を削減できます。

以下の表は、利用可能なサブスクリプションプランを示しています。