公共部門の機関は、重要な情報へのアクセスを妨げるレガシーデータが原因で、アジャイルになるのに苦労しています。インディアナ州運輸局（INDOT）は、30日以内に政府効率報告書を作成する必要があった際に、この問題に直面しました。この報告書では、法定責任を主要な目的にマッピングする必要がありましたが、重要な情報はさまざまな内部文書に分散していました。手作業でのレビューには数百時間かかると見積もられ、締め切りに間に合わせることは不可能に思えました。INDOTは、既存のGoogle Cloud環境とGeminiの機能を利用して、AIを活用したソリューションを開発することにしました。彼らのチームは、検索拡張生成（RAG）を利用した、1週間間のアジャイルなパイロットプログラムを構築しました。このプロセスには、Pythonスクリプトを使用してデータの取り込みと変換を行い、Vertex AI Searchでインデックス化して検索可能な知識ベースを作成することが含まれていました。Vertex AIのRAGエンジンは、関連するドキュメントスニペットを効率的に取得し、Geminiに渡してコンテキストに応じた応答を生成しました。これにより、AIの回答がINDOTの公式文書のみに基づいており、外部のインターネットデータに基づいていないことが保証されました。このパイロットは、9つの部門の草案報告書を98％の忠実度で生成することに成功し、手作業による労力を約360時間節約しました。このAIを活用したアプローチにより、INDOTは、効率報告書を期限内に提出した最大の州機関となりました。AIが生成した報告書のフレームワークは、他の60の州機関の公式テンプレートとなり、責任あるAIの使用を実証し、信頼を築きました。INDOTのGoogle Cloud上のスケーラブルで安全なRAGシステムは、将来のイノベーションのための再利用可能なモデルを作成し、インディアナ州へのより良いサービス提供という彼らの使命を加速させました。