論文の概要: An Agile Method for Implementing Retrieval Augmented Generation Tools in Industrial SMEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21024v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 17:27:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.535366
• Title: An Agile Method for Implementing Retrieval Augmented Generation Tools in Industrial SMEs
• Title（参考訳）: 産業用中小企業における検索支援ツール導入のためのアジャイル手法
• Authors: Mathieu Bourdin, Anas Neumann, Thomas Paviot, Robert Pellerin, Samir Lamouri,
• Abstract要約: 本稿では,産業用中小企業におけるRAGシステムの展開を促進するための構造化アジャイル手法であるEASI-RAGを紹介する。 本手法は, 環境試験室における実環境事例研究を通じて検証した。 結果は、EASI-RAGが高速な実装、高いユーザ採用、正確な回答の提供、基礎となるデータの信頼性の向上をサポートすることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has emerged as a powerful solution to mitigate the limitations of Large Language Models (LLMs), such as hallucinations and outdated knowledge. However, deploying RAG-based tools in Small and Medium Enterprises (SMEs) remains a challenge due to their limited resources and lack of expertise in natural language processing (NLP). This paper introduces EASI-RAG, Enterprise Application Support for Industrial RAG, a structured, agile method designed to facilitate the deployment of RAG systems in industrial SME contexts. EASI-RAG is based on method engineering principles and comprises well-defined roles, activities, and techniques. The method was validated through a real-world case study in an environmental testing laboratory, where a RAG tool was implemented to answer operators queries using data extracted from operational procedures. The system was deployed in under a month by a team with no prior RAG experience and was later iteratively improved based on user feedback. Results demonstrate that EASI-RAG supports fast implementation, high user adoption, delivers accurate answers, and enhances the reliability of underlying data. This work highlights the potential of RAG deployment in industrial SMEs. Future works include the need for generalization across diverse use cases and further integration with fine-tuned models.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、幻覚や時代遅れの知識など、Large Language Models (LLM) の限界を緩和する強力なソリューションとして登場した。 しかし、Small and Medium Enterprises(SME)にRAGベースのツールをデプロイすることは、リソースが限られ、自然言語処理(NLP)の専門知識が不足しているため、依然として課題である。 本稿では, EASI-RAG, Enterprise Application Support for Industrial RAGを紹介する。 EASI-RAGは手法工学の原則に基づいており、明確に定義された役割、活動、技術から構成されている。 本手法は,実環境試験室における実環境事例研究を通じて検証され,操作手順から抽出したデータを用いて演算子クエリに応答するRAGツールが実装された。 システムは、RAG経験のないチームによって1ヶ月以内にデプロイされ、その後、ユーザのフィードバックに基づいて反復的に改善された。 結果は、EASI-RAGが高速な実装、高いユーザ採用、正確な回答の提供、基礎となるデータの信頼性の向上をサポートすることを示した。 本研究は,産業中小企業におけるRAG導入の可能性を明らかにするものである。 将来の作業には、さまざまなユースケースをまたいだ一般化の必要性や、微調整されたモデルとの統合などが含まれる。

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