NotionナレッジをChatGPTで活用するためのEmbedding構築支援 [ ChatGPT開発 の仕事 / メーカー ]

依頼詳細

依頼概要

■ 依頼背景

弊社では、社内のブランド思想・判断基準・製品戦略・技術情報などをNotion上に体系化し、ドキュメントベースのナレッジマネジメントを進めています。

今後、これらの情報をChatGPTにより柔軟に活用するため、Embedding（ベクトル化）による情報検索＋生成（RAG構成)の基盤を構築したいと考えております。


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■ 依頼目的

Notionに蓄積されたナレッジを分割・要約・ベクトル化

ベクトルDBに格納し、ChatGPTが関連情報を動的に参照できるようにする

社内業務や思考補助におけるAI活用の精度向上を目指す



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■ 業務内容

以下の機能実装を想定しています：

【実装内容】

1. Notion API連携

指定ページやデータベースから情報を自動取得

トグル・セクション単位の文書分割を含む



2. Embedding処理

OpenAIのEmbeddingモデル（text-embedding-3-small等）でベクトル化



3. ベクトルDBの構築

Pinecone / Chroma / FAISS など（相談可能）



4. ChatGPT APIとの連携（RAG構成）

類似コンテンツ検索 → GPTへのコンテキスト注入 → 回答生成の流れ構築



5. 納品物
コード一式（GitHubまたはzip）
動作手順マニュアル（README）

■ 想定環境・技術スタック

言語：Python

API：Notion API / OpenAI API

ライブラリ例：langchain, llama-index など（相談可）

Vector DB：Pinecone（推奨）またはChroma等

■ 期間・報酬・契約条件

納期目安：2〜4週間（ご相談可能）

報酬目安：20万円前後

支払い方法：マイルストーン分割払い可

NDA締結：必要（業務上知り得た情報の保護のため）

■ 応募にあたって

以下の情報を添えてご応募ください：

ご自身のプロフィール・実績

類似案件の開発経験（任意）

本件を進める際の進行イメージ（例：ステップごとの分割案など）

■ 備考
本案件終了後に継続依頼の可能性もございます（ナレッジの精度向上やAI活用展開など）。