AIRA — AI 聊天机器人平台
AIRA — Multi-tenant Conversational AI Platform
一款用于自动化客户支持的研究型 SaaS。利用自然语言处理构建 24/7 客户响应系统。
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我下的订单还没有送到，追踪号码是TK-29384。
感谢您的咨询。已查询追踪号码TK-29384。您的包裹刚刚从大阪配送中心发出，预计今天18:00至20:00之间送达。我会发送一个可实时查看配送状态的链接给您。
谢谢！另外，还有些商品我想退货。
好的，我来帮您处理退货。查看您的购买记录后，以下商品仍在退货期限内： • 无线耳机 WH-200（¥12,800） • USB集线器 7端口（¥3,980） 您希望退哪一件商品？
挑战
在每月 100,000+ 咨询量下,平均响应时间超过 48 小时,客户支持人力成本急剧上升。
解决方案
构建基于 GPT 的聊天机器人平台,具备 FAQ 学习、情感分析与自动升级功能。管理仪表板可实时跟踪响应率与 CSAT。
成果
- 响应时间从 48 小时缩短至 30 秒
- 客户支持成本降低 62%
- CSAT 分数提升 34%
- 每月处理咨询量达到 150,000
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%
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。
System Layers
Layered architecture showing components, responsibilities, and data flow.
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。
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。
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。
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。
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。
How we built it
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
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
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
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
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
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
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
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。
Who built it
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
Tools & Platforms
Frontend
Backend
Data
Infrastructure