ナレッジベース

ナレッジベースの RAG フロー：ファイルのアップロードから Agent による参照・回答まで

これは何ですか？

ナレッジベースは、Agent にとっての企業ナレッジ百科事典です。社内のドキュメント、FAQ、Web ページの内容をナレッジベースに登録しておくと、Agent はそれらの情報をもとにユーザーの質問へ回答できるようになります。

ナレッジベースを持たない Agent は、言語モデルが備える一般的な知識でしか回答できません。ナレッジベースがあって初めて、「当社の返品ポリシーは何ですか？」といった企業固有の質問に答えられるようになります。

ナレッジベースには何を登録できますか？

データの種類	説明	適したシーン
ファイルのアップロード	PDF、Word、Excel、TXT など	製品マニュアル、社内規程、契約書のひな形
FAQ	質問と回答のペア	よくある質問、定型回答
クローラーによる取り込み	Web ページから自動でコンテンツを取得	公式サイトの情報、公開資料

データベースとは何が違いますか？

これは最もよく寄せられる質問です。

	ナレッジベース	データベース
データ形式	非構造化（ドキュメント、記事、FAQ）	構造化（テーブル、フィールド、数値）
検索方法	意味検索（「返品ポリシーは何ですか？」）	SQL クエリ（「先月の売上はいくらですか？」）
回答に適した内容	知識的な質問、ポリシーや規程、操作説明	データの照会、統計分析、リアルタイムの状態

かんたんな見分け方：答えが「ドキュメント」の中にあるならナレッジベースを、答えが「レポート」の中にあるならデータベースを使います。

詳細説明：ナレッジベースは内部で RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を使用しています。アップロードされたドキュメントは段落ごとに分割されてベクトルに変換され、ユーザーが質問すると、システムが最も関連性の高い段落を見つけ出し、Agent の回答の根拠として提供します。

私は何をすればよいですか？

1. ナレッジベースを作成する — 名前を付け、Embedding モデルを選択します

2. データを取り込む — ファイルをアップロードする、FAQ を作成する、またはクローラーで取得します

3. 検索テスト — 想定した質問を使って、ナレッジベースが正しい答えを見つけられるかをテストします

4. Agent に紐づける — Agent の設定でこのナレッジベースを連携します

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