Coming Soon · Early AccessAIの答え、
AIの答え、
もっと正確に。
GQO は RAG / LLM の回答精度を自動で改善する最適化エンジン。 Query 最適化・RAG チューニング・回答評価・自動改善ループを API 1 行 で組み込めます。
30〜80%
回答精度の改善
−60%
Hallucination 削減
1 行
API 統合コスト
こんな課題、ありませんか？
RAG が思ったほど効かない
正しい資料はあるのに、検索が拾えない。チャンク分割や Embedding 選定で結果がブレる。
Hallucination が止まらない
もっともらしい嘘を返す LLM を、本番に出すリスク。誰も評価指標を運用していない。
プロンプトのお守り化
誰かの職人芸で動いているプロンプトが属人化。改善サイクルが回らない。
MVP 4 機能
GQO は最初から本番投入できる 4 つの機能を提供します。
01
Query 最適化
ユーザーの曖昧な質問を、検索に最適なクエリへ自動変換。Recall と Precision を同時に底上げします。
02
RAG チューニング
Embedding / Chunk サイズ / Retrieval パラメータを評価指標に基づき自動調整。手動の試行錯誤を排除します。
03
回答評価
正確性スコアと根拠一致率を数値化。LLM-as-a-Judge と原文照合のハイブリッドで信頼できる評価を提供。
04
自動改善ループ
本番フィードバックを学習信号として取り込み、プロンプトと Retrieval を継続的に改善し続けます。
API 1 行 で組み込み
既存の RAG / LLM パイプラインに数行で接続。OpenAI / Claude / Gemini に対応。
POST https://api.gqo.io/optimizecurl
curl -X POST https://api.gqo.io/optimize \
-H "Authorization: Bearer $GQO_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query": "去年の決算で売上が伸びた事業は？",
"context": "ir-docs"
}'
# => { "optimized_query": "FY2025 セグメント別 売上高 前年比", ... }POST
/optimize
ユーザークエリを検索に最適なクエリへ変換
POST
/evaluate
生成された回答の正確性スコアと根拠一致率を計測
シンプルな 料金
試してから本番へ。スケールに合わせて選べる 4 プラン。価格は税抜。
まずは Waitlist へ
β アクセス枠は限定。リリース時に優先してご案内します。