本記事では、クエリメタデータを通じて AI アシスタントが参照できるデータ・知識の範囲を管理する方法を説明します。
AI 対話システムを導入する際は、ユーザー権限や利用ニーズが異なるため、通常「ナレッジベース / AI アシスタント / 対話プラットフォーム」の利用可能範囲をきめ細かく管理する必要があります。
MaiAgent では、さまざまな対話 / 身分レベルに付与されたクエリメタデータを利用して、「この人 / この対話がどの内容を参照できるか」を決定できます。
クエリメタデータとは、クエリ範囲を限定する一連の動的な条件であり、特定の対話プラットフォームのもとでユーザーが照会できる「ナレッジベース、FAQ、タグ条件に合致するファイル」などのデータ内容を指定できます。
これは役割や連絡先を置き換えるものではなく、これらの身分を「条件付きで機能させる」ことで、対話レベルでの最小権限制御を実現するものです。
役割 / 連絡先 / 対話はコンテナであり、クエリメタデータは可視範囲を実際に制御する条件制約の設定です
以下の記事で詳しくご紹介しています。
連絡先
役割権限管理
サービス構築の前に、Agent はさまざまなレベルのクエリメタデータを通じて、その時点で参照可能なすべてのナレッジベースを確認します。権限レベルの参照順序は以下のとおりです。
AI 助理 > 對話平台 > 使用者 ( 對話 / 聯絡人 / 角色 ) > 查詢元資料 > 查詢權限
各レベルでは、グラフィカルインターフェースまたは JSON 形式を使用して権限を指定できます。
以下のドキュメントを参考に操作できます。構築を始める—「クエリビルダー」を使用する技術者向けマニュアル：JSON インターフェース設定ガイド（連絡先、Web chat 埋め込み設定）
以下のドキュメントを参考に操作できます。
構築を始める—「クエリビルダー」を使用する
技術者向けマニュアル：JSON インターフェース設定ガイド（連絡先、Web chat 埋め込み設定）
連絡先 / 役割は身分のコンテナです
対話に対応するのは、内部対話を行う際に、フィルタリングを通じてその対話で使用されるナレッジベースを制御できるという点です
クエリメタデータは、対話時に実際に実行される「フィルタ条件の集合」です
層を重ねて伝達されることで、クエリメタデータは AI の応答ロジックにおける実際の意思決定の根拠となります。
🎯 多次元の身分によるクロス管理（役割＋地域＋製品ライン）
🎯 リアルタイムなクエリ制御：アシスタントを複製する必要はなく、条件を変更するだけでシーンの切り替えに対応できます
🎯 大規模ナレッジベースの柔軟な管理：タグとナレッジベースはシーンに応じて分割・権限付与できます
クエリメタデータを製品アーキテクチャの中核に組み込むことを推奨します。これにより、企業は最小限の設定で最大限の権限付与の柔軟性を実現し、 知識のセキュリティを確保しながら、対話体験と運用効率を同時に向上させることができます。
最終更新 15 日前
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