RAG Knowledge Base
根拠を示せる RAG ナレッジベースを、小さく安全に導入する
PDF、Google Docs、Sheets、Web ページを取り込み、引用表示、権限管理、更新運用、利用ログまで含めた RAG 基盤を設計します。
1Scope最初に扱う部署、文書種類、質問パターンを決めます。
2Prepare文書を整理し、チャンク、タグ、出典情報を設計します。
3Search引用付き回答を試し、検索精度と回答品質を確認します。
4Operate権限、更新、ログ、レビューを運用に組み込みます。
引用回答根拠を確認できる
権限見せてよい文書だけ検索
更新古い資料を放置しない
✓対象文書の選定
✓チャンク設計と検索精度
✓引用表示と出典管理
✓権限・ログ・更新運用
RAG の失敗は、モデルより文書設計で起きる
文書名が曖昧、版管理がない、古い資料と新しい資料が混在している状態では、RAG の回答品質は安定しません。まず、検索対象にしてよい文書、除外すべき文書、更新責任者を決めます。
- 検索対象リスト
- 除外文書リスト
- 更新責任者
引用表示は信頼の入口であって、ゴールではない
引用があっても、その文書が古ければ判断を誤ります。KirokuFlow は、出典、更新日、版、確認者、回答の利用ログまで含めて、業務で使える RAG を設計します。
- 出典 URL / ファイル名
- 更新日と版
- 利用ログ
部署ごとの権限を前提にする
人事、財務、研究費、営業資料を同じ検索対象にするのは危険です。部署、案件、機密区分ごとに検索範囲を分け、誰が何を見たかを後から追える状態にします。
- 部署別コレクション
- 機密区分
- 監査ログ
FAQ
最初から全社文書を入れるべきですか。
おすすめしません。まず一つの部署や文書カテゴリから始め、品質と運用ルールを確認します。
RAG と通常のチャットボットは何が違いますか。
RAG は社内文書を検索し、回答の根拠を示す設計です。業務利用では出典と更新管理が重要になります。
Google Drive と連携できますか。
構成次第で可能です。まずは対象文書、権限、更新方法を決めてから連携方法を選びます。
引用できる RAG を小さく試作する
まずは一部署、一文書カテゴリ、一つの質問群に限定し、出典表示、権限、更新責任、レビュー条件を確認できる MVP を設計します。