ナレッジベース入門

ナレッジベースは、ファイル、メモ、ディレクトリ、またはWebページを、繰り返し検索できる資料コレクションとして整理します。まず再現率テストで、システムが正しい断片を見つけられることを確認し、その後ナレッジベースを対話やAgentで使用します。

短い文章を一時的に処理するだけなら、そのまま対話に貼り付けるほうが早いです。資料を繰り返し使う場合や、回答を必ず内部資料に基づかせる必要がある場合に、ナレッジベースを作成します。

どんなときに使うのが適切か

要件	推奨方法	理由
社員規程、製品マニュアル、プロジェクト資料を検索する	ナレッジベースを作成する	資料を繰り返し使うため、原文を安定して参照する必要がある
添付ファイルを一時的に分析する	対話で直接アップロードする	長期的な管理やインデックス作成は不要
資料はまだ継続的に整理中	まず【メモ】で整理する	未確認の内容が正式な回答として扱われるのを避ける
資料を長期的に自動処理する必要がある	ナレッジベース作成後にAgentを紐づける	Agentはタスクの中で同じ資料範囲を継続して使用できる

1回の回答で何が起こるか

資料はまず解析と分割を受け、その後キーワードまたは意味で候補断片が見つけられます。チャットモデルは、再現された内容に基づいて回答を組み立てるだけです。

まずこれらの用語を理解する

名称	このタスクでの意味
ナレッジベース	同じテーマを中心に整理された、一組の資料と検索設定
資料項目	取り込まれた1つのファイル、メモ、ディレクトリ内のファイル、またはWebページのスナップショット
チャンク	資料を分割した後、検索に使われる小さな断片
再現率	質問に基づいて関連する断片を見つけ出すプロセス
埋め込みモデル	文章をベクトルに変換し、表現は違っても意味が近い内容を照合するために使うもの。必須ではない
リランキングモデル	候補断片を再度採点して並べ替えるもの。これも任意

埋め込みモデルがなくてもナレッジベースは使えます。その場合は主にBM25のキーワード検索に依存します。初回体験では、まず【使用しない】を選び、作成、取り込み、再現の流れを通してみてください。

5分で初回使用を完了

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1. 境界が明確なナレッジベースを作成する

左側ナビゲーションの【ナレッジベース】を開き、ナレッジベース一覧の上にある追加ボタンをクリックします。名称は「対象 + 用途」にします。例：【社員出張規程】。

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2. 検索方式を選ぶ

初回体験では【埋め込みモデル】を【使用しない】に設定できます。口語的な質問や同義表現に合わせたい場合は、その後で埋め込みモデルを設定します。

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3. 資料を追加する

ナレッジベースに入ってから資料追加ボタンをクリックし、【ファイル】、【メモ】、【ディレクトリ】、または【リンク】を選びます。

資料の出どころに応じて入口を選んでください。操作を減らそうとして、関係のないディレクトリまでまとめて取り込まないでください。

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4. 資料が利用可能になるのを待つ

処理が完了すると、資料は一覧に表示されます。本文とチャンクを抜き取り確認し、文字化け、ページ抜け、明らかな順序の乱れがないか確認します。

資料が利用可能になっても、内容の抜き取り確認は必要です。取り込み完了は、検索品質が合格したことを意味しません。

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5. 再現テストを完了する

【再現テスト】を開き、すでに答えを知っている実際の質問を入力し、正しい出典が上位結果に表示されるか確認します。

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6. 対話に進むか、Agentに紐づける

再現が安定したら、対話の入力欄でナレッジベースを選択します。長期的なワークフローが必要な場合は、Agent編集ページでナレッジベースを紐づけます。

推奨の出発点

設定項目	製品のデフォルト値	推奨の出発点	役割	適用シーン	注意点
ナレッジベースの範囲	—	1つの明確なテーマ	検索に一緒に参加する資料を制御する	規程、製品、プロジェクト資料	権限やライフサイクルが異なる内容は分けるべき
埋め込みモデル	使用しない	ひとまず使用しない	ベクトル検索を追加するかどうかを決める	口語的な質問と原文の差が大きい	クラウドモデルの課金とデータ処理はサービス提供元に依存する
テスト質問	—	実際の質問3～5件	長期的な回帰ベースラインを構築する	資料や設定を更新するたびに	資料タイトルと原文だけでテストしない
正式利用に入る	—	資料、チャンク、再現の3項目がすべて通過する	解析や検索の問題を対話に持ち込まないようにする	すべてのナレッジベース	チャットモデルは、再現されなかった重要情報を補完できない

すでに使用可能かどうかの判断方法

• 必要な資料はすべて利用可能状態になっており、処理中やエラー状態のまま長く止まっていない。
• 1～2件の資料をランダムに開き、本文とチャンクに文字化け、ページ抜け、明らかな順序の乱れがない。
• 固定の質問で再現テストを行い、正しい出典が安定して上位結果に表示される。

ユーザー事例

小林さんは、同僚が出張規程を検索できるようにしたいと考えました。そこで【社員出張規程】ナレッジベースを作成し、宿泊、交通、承認の3つの資料を取り込み、まず埋め込みモデルは設定しませんでした。3つの資料が利用可能になった後、「北京での宿泊上限はいくらか」「5000元以上は誰が承認するか」などの質問でテストしました。

合格基準は、各質問で正しい規程の出典が見つかり、断片に適用条件と結論の両方が含まれていることです。この基準に達してから初めて、彼は社員Q&Aを担当するAgentにナレッジベースを紐づけました。

よくある質問

ナレッジベースとチャットモデルの違いは何ですか？

ナレッジベースはあなたの資料から断片を見つける役割を担い、チャットモデルは質問を理解して回答を組み立てる役割を担います。再現段階で重要情報が見つからない場合、単にチャットモデルを変更しても通常は解決しません。

資料の取り込みに成功したら、そのまま使えますか？

本文とチャンクの抜き取り確認を行い、再現テストも完了する必要があります。取り込み成功は、処理が終わったことを示すだけで、結果が完全であることや並び順が正しいことを意味しません。

チャンク設定を変更した後、既存資料は自動で変わりますか？

変わりません。既存資料に新しいチャンク設定を適用するには、【再インデックス】を実行し、同じ質問セットで再テストする必要があります。

続きを読む

ナレッジベースを作成する

名称の境界と検索方式を決める。

資料を追加・整理する

ファイル、メモ、ディレクトリ、Webページを取り込む。

資料と再現を確認する

固定の質問で検索品質を検収する。

モデルと検索の設定

埋め込み、リランキング、チャンクを引き続き調整する。