LangChainの依頼・発注・代行

▼こんな方へおすすめ
　・社内のデータを基に、正確に回答をもらいたい方
　・プライベートで、確定申告など数十ページにおよぶ資料を受け取って読み込まなければならなくなった方

▼提案内容
　「RAG」というプライベートなデータベースを構築し、社内やプライベートで生成AIに問合せができる仕組みを構築させていただきます。

▼ご発注後の流れ

1. キックオフ
   　　作業スコープ、納期、最終目的物の確認。また、当方の役割を再確認。
2. 環境提供(「Azure」や「OpenAI」)
3. プログラミングおよび単体テスト
4. 評価
   　　御社に状況をお伝えして、評価および改善要望を受ける。
5. 3～4を週1回のペースで実施
6. 納品

▼製作可能機能
　Pythonによるシステム開発を前提とします。
1.画面：streamlitもしくはchainlitを採用
2.エンジン：LangChainを採用
3.ベクトルDB(RAG)：Chroma、Qdrantなどを採用
4.インプットファイル：pdf、excel、word、text
5.モデル：gpt-3.5-turbo、gpt-4o、gemini、claudeなど承ります。
　　　　　　ただしdeepseekについてはセキュリティ的な観点から要相談となります。
6.エンベッディング：text-embedding-ada-002を想定
7.設計書：別途お見積りさせていただきます。
8.ソースコード：著作権は当方に帰属（ただ相談の余地はございます）

▼料金プラン・オプション

1. 納期重視：スピードプラン (30万円)
2. いいとこどりの：ミドルプラン(20万円)
3. コスト重視：安心プラン(15万円)

▼納期

1. 納期重視：スピードプラン (発注後30日)
2. いいとこどりの：ミドルプラン(発注後45日)
3. コスト重視：安心プラン(発注後60日)