Lumaktaw sa nilalaman
Listahan ng Mga Proyekto
AI / Machine LearningBeta

AIRA — AI Chatbot Platform

AIRA — Multi-tenant Conversational AI Platform

Isang research SaaS na nag-a-automate ng customer support. Gumagamit ng natural language processing para magbuo ng 24/7 customer response system.

2026 4 na buwan 2026-03
#RAG#Vector Search#LLM Gateway#Streaming#Observability#Multi-tenant

Live Demo

Preview ng aktwal na screen ng application

DEMO
app.aira.jp/dashboard
Mga usapan ngayon
2,847
+12%
Avg. response time
1.2s
-45%
Resolution rate
94.2%
+8%
Satisfaction
4.8/5
+0.3

AIRA Assistant

Online

Sentiment: Positibo

Hindi pa dumating ang order ko. Ang tracking number ay TK-29384.

Salamat sa pag-contact. Na-check ko na ang tracking number TK-29384. Kakaalis lang ng package mo sa Osaka distribution center at naka-schedule ihatid ngayon sa pagitan ng 18:00 at 20:00. Magpapadala ako ng link para ma-track mo ang delivery sa real-time.

Salamat! May ibabalik din pala akong ilang item.

Sige, tutulungan kita sa return. Sa purchase history mo, ang mga sumusunod na item ay nasa loob pa ng return window: • Wireless Headphones WH-200 (¥12,800) • USB Hub 7-Port (¥3,980) Aling item ang gusto mong ibalik?

Hamon

Sa 100,000+ buwanang inquiries, lumampas sa 48 oras ang average response time at sumirit ang gastos sa customer-support staffing.

Solusyon

Nagtayo ng GPT-based chatbot platform na may FAQ learning, sentiment analysis, at automatic escalation. Sinusubaybayan ng management dashboard ang response rate at CSAT in real time.

Mga Resulta

  • Bumaba ang response time mula 48 oras patungong 30 segundo
  • Bumaba ng 62% ang customer-support cost
  • Tumaas ng 34% ang CSAT score
  • Umabot sa 150,000 buwanang handled inquiries
Key Metrics

Measured Impact

検索 nDCG@10

0.88

+42%

回答根拠提示率

94.2%

+31pt

平均TTFT

780ms

-36%

月次コスト変動

±8%

Features

What it does

検索と生成

ハイブリッド検索

密ベクトル + BM25 + HyDE書き換えで略語や社内用語にも強い検索を実現。

引用付き応答

回答文の各主張に対して出典ドキュメントIDと該当箇所のスパンを返却。

プラットフォーム

LLM Gateway

OpenAI / Anthropic / Bedrock / Ollamaを統一インターフェースで扱い、重み付きフォールバックを実現。

マルチテナント隔離

PostgresのRLSとネームスペース付きHNSWインデックスでテナント境界を強制。

運用性

プロンプトトレーシング

全リクエストをOpenTelemetryスパンで記録し、DatadogとSentryに連携。

コスト可視化

トークン数とモデル別コストをリアルタイムで集計し、テナント別に制限可能。

Architecture

System Layers

Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.

L1

Layer

Edge / API

認証、レート制限、テナント解決を担うエッジ層。Streamed Server Actionsで段階的UI更新をサポート。

Next.js App RoutertRPCEdge Middleware
L2

Layer

Orchestration

LangGraphの有向グラフで検索→再ランキング→ツール実行→合成の多段ワークフローを管理。

LangGraphLLM GatewayTool Router
L3

Layer

Retrieval

密ベクトルと疎ベクトルのハイブリッド検索。日本語はSudachiで形態素分割した独自トークナイザを採用。

pgvector HNSWBM25 (tsvector)Cross-encoder Reranker
L4

Layer

Data & State

会話履歴はPostgres、セマンティックキャッシュはRedis、生ドキュメントはS3で管理。

PostgreSQL 16Redis StreamsS3互換オブジェクトストレージ
L5

Layer

Observability

全リクエストにtrace-idを付与し、プロンプト・コンテキスト・コスト・レイテンシを相関分析。

OpenTelemetryDatadog APMSentryPrompt Logs
Development Process

How we built it

01

Discovery

社内FAQとSlackログから頻出質問カテゴリを抽出し、対話AIで解決可能なユースケースを定量評価。

Deliverables

  • ユースケース優先度マップ
  • ROI見積もり
  • 制約ドキュメント
02

Offline評価基盤

LLMjudge + 人手ラベリングのハイブリッド評価基盤を構築し、CIで回帰検出できるようにした。

Deliverables

  • 評価データセット v1
  • CI統合テスト
  • 品質ダッシュボード
03

Architecture & Spike

LangGraph vs 自作オーケストレータ、pgvector vs Qdrantのスパイク検証で技術選定。

Deliverables

  • ADR集 (6本)
  • ベンチマーク結果
  • コスト試算表
04

Implementation

検索コアとLLM Gatewayを先に実装し、フロントエンドは薄いストリーミングクライアントに限定。

Deliverables

  • tRPCサービス
  • LLM Gatewayライブラリ
  • Next.jsクライアント
05

QA & Red Team

プロンプトインジェクションとPII漏洩のレッドチーム演習を実施し、検出できなかった攻撃を回帰テスト化。

Deliverables

  • 脅威モデル
  • Red Teamレポート
  • ガードレール設定
06

Soft Launch

社内10名の限定公開でフィードバックループを高速化。トレースから失敗パターンを自動収集。

Deliverables

  • ソフトローンチKPI
  • 失敗事例カタログ
07

Iteration

週次で検索品質 / コスト / レイテンシのトレードオフを評価し、LLM Gatewayの重みを調整。

Deliverables

  • 週次レビュー議事録
  • 可観測性改善PR
Roadmap

Delivery Timeline

  • P0Done2026-03-05

    検索評価ベンチマーク構築

    社内FAQ 3,200件を正解付きクエリセットとして整備し、Recall@k / nDCG@k の自動計測パイプラインを構築。

  • P1Done2026-03-18

    ハイブリッド検索パイプライン

    pgvector + BM25 + HyDE を統合した検索コアを実装。クエリ書き換えエージェントを組み込み。

  • P2In Progress2026-04-10

    LLM Gateway と観測性

    プロバイダ非依存のルーティング層と OpenTelemetry によるプロンプトトレーシングを導入。

  • P3In Progress2026-04-22

    マルチテナント隔離

    Row-level Security + ネームスペース付きベクトル分離でテナント境界を強制。

  • P4Planned2026-05

    パートナー向け限定公開

    静岡県内の協業5社を対象にしたクローズドベータ。SLAとコストダッシュボードを提供。

Team

Who built it

3engineers

Roles

  • MLエンジニア
  • バックエンド/プラットフォーム
  • フルスタック
Tech Stack

Tools & Platforms

Frontend

Next.js 16TypeScripttRPC

Backend

PythonFastAPILangGraphOpenAI APIAnthropic Claude

Data

PostgreSQL 16pgvectorRedis

Infrastructure

OpenTelemetryDatadogKubernetesTerraform
Build with KGA

Interesado ka ba sa katulad na proyekto?

Mag-aalok kami ng pinakamahusay na solusyon para sa iyong negosyo.

Pag-usapan ang Iyong Proyekto