ナレッジベース & RAG
ナレッジベース & RAG
Section titled “ナレッジベース & RAG”ナレッジベースはAIボットの基盤です。組織の実際のドキュメントをアップロードすると、ボットはそのデータから学習し、スマートなRAG（検索拡張生成）パイプラインを使用して質問に回答します。
ドキュメントのアップロード
Section titled “ドキュメントのアップロード”-
左メニューのナレッジベースに移動します。
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ドキュメントをアップロードをクリックし、ファイル（PDF、DOCX、またはTXT）を選択します。
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システムがドキュメントを処理してインデックスを作成するまで待ちます。完了すると、ステータスが準備完了と表示されます。
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右側のテストボットパネルでボットをテストし、アップロードしたドキュメントからの質問に回答できることを確認します。
テキストから作成
Section titled “テキストから作成”ファイルのアップロードに加えて、テキストから直接ナレッジベースエントリを作成できます：
- テキストから作成をクリック
- 参照しやすいようにタイトルを入力
- テキストエディタにコンテンツを貼り付けるか入力
- 保存をクリック — システムが即座にインデックスを作成します
これは、FAQ、ポリシー、またはファイルなしで直接記述したいコンテンツに役立ちます。
RAGパイプライン
Section titled “RAGパイプライン”ユーザーが質問すると、システムは4ステップのRAGパイプラインで処理します：
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ハイブリッド検索 — キーワードと意味的ベクトル検索の両方を同時に使用してすべてのドキュメントを検索し、関連するコンテンツが見逃されないようにします。
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クエリの書き換え — ユーザーの質問をより正確で検索しやすい形式に書き換え、質問が曖昧な場合でも検索精度を向上させます。
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再ランキング — 取得したドキュメントチャンクを関連性でスコアリングして再ランキングし、最も関連性の高いコンテンツが最初にAIモデルに渡されます。
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回答の生成 — AIモデルが取得したコンテンツに基づいた自然言語の回答をソース参照とともに生成します。
RAGの機能
Section titled “RAGの機能”| 機能 | 説明 |
|---|---|
| ハイブリッド検索 | キーワードと意味的ベクトル検索を組み合わせてより高い再現率を実現 |
| クエリの書き換え | ユーザーの質問を自動的に言い換えて検索精度を向上 |
| 再ランキング | クロスエンコーダーによる再ランキングで最も関連性の高いチャンクを表示 |
| スマートモデルルーティング | 複雑さとコストに基づいてクエリを適切なモデルにルーティング |
ガードレールモード
Section titled “ガードレールモード”ボットがナレッジベース内にとどまる厳密さを制御します：
| モード | 動作 |
|---|---|
| 厳格 | ボットはアップロードされたドキュメントからのみ回答します。関連するコンテンツが見つからない場合は回答を拒否します。 |
| ハイブリッド | ボットは主にナレッジベースを使用しますが、必要に応じて一般知識で補完する場合があります。 |
| オープン | ボットはナレッジベースをコンテキストとして使用しますが、トレーニングデータから自由に回答できます。 |
テストボット
Section titled “テストボット”本番公開前にテストボットパネルを使用してナレッジベースを確認します：
- ユーザーが入力するような質問を入力
- 回答がドキュメントに基づいていることを確認
- ソースビューを使用して、ボットが取得したドキュメントチャンクを確認
- 必要に応じてガードレールモードを調整して再テスト
ナレッジベースへの変更はテストボットに即座に反映されます — 再デプロイは不要です。
KBオート提案ドラフト
Section titled “KBオート提案ドラフト”
オート提案機能はアナリティクスダッシュボードの未回答の質問を分析し、コンテンツのギャップを埋めるためのナレッジベース記事のドラフトを自動的に生成します：
- システムは、一致するドキュメントがない未回答の質問からトピックを特定します
- 質問パターンに基づいて提案されたコンテンツを含むドラフトドキュメントを生成します
- ドラフトは「提案ドラフト」バッジとともにアナリティクス → 未回答セクションに表示されます
- ドラフトを確認、編集、公開してボットのカバレッジを即座に改善します
多言語横断検索
Section titled “多言語横断検索”RAGパイプラインは多言語横断検索をサポートしています — 訪問者はある言語で質問し、別の言語で書かれたドキュメントから取得した回答を受け取ることができます。
これは2つのメカニズムによって機能します：
- クエリの翻訳 — クエリ書き換えサービスは検索前に英語以外のクエリを自動的に英語に翻訳するため、訪問者の言語に関係なく英語のドキュメントを検索できます。
- より広い検索範囲 — 再ランカーが有効な場合、システムはより低い初期類似度閾値を使用して、コサイン類似度が低いが意味的関連性が高い多言語クエリや口語的なクエリが再ランカーによる評価前にフィルタリングされないようにします。
設定は不要です — RAGパイプラインのクエリ書き換えと再ランキング機能がアクティブな場合、多言語横断検索はデフォルトで有効になります。クエリ翻訳が利用できない場合、システムは元のクエリを使用した検索にフォールバックします。この改善は、多言語の訪問者にサービスを提供する英語のナレッジベースを持つ組織で特に顕著です。