ナレッジベース（RAG）

AI エージェントは、Training で教えた内容をもとに回答します。対象は Web サイトのページ、アップロードしたファイル、質問と回答のペアです。訪問者が質問すると、AskAIs は最も関連性の高い箇所を探し、それだけを AI に渡します。そのため回答は推測ではなく、あなた自身のコンテンツにもとづきます。

教える方法

• Web pages：URL を入力すると、AskAIs がサイトをクロールします。別の数を指定しない限り読み込むのは 50 ページで（最大 500）、プランのドキュメント数の上限によってはそれより早く止まることがあります。
• Files：ファイルは 1 つずつ、最大 25 MB までアップロードできます。形式は PDF、DOCX、TXT、Markdown、CSV、JSON です。PDF にはテキストレイヤーが必要です（スキャンしたページは読み取れません）。古い .doc ファイル、スプレッドシート、スライドには対応していません。
• Q&A：質問と回答のペアを 1 件ずつ追加するか、Bulk import (CSV) に CSV テキストを貼り付けます。

ファイルと Q&A のペアは、プラットフォームごとに非表示にできます（例：iOS アプリ）。非表示の項目は、そのプラットフォームの訪問者への回答には使われません。

コンテンツの処理の流れ

• AskAIs はテキストを抽出し、約 2,000 文字ずつのチャンクに分割します。隣り合うチャンクは少しだけ重なります。Q&A のペアは、1 組で 1 つのチャンクのままです。
• 各チャンクは埋め込み（デフォルトは OpenAI text-embedding-3-small）に変換され、pgvector を使った PostgreSQL に保存されます。
• その後、項目に Ready と表示されます。テキストを読み取れない場合は Failed と表示され、再試行できます。
• 埋め込みを作成できない場合でもチャンクは保存され、キーワード検索で見つけられます。

回答での使われ方

• あいさつや雑談では検索を行いません。それ以外のメッセージでは、AskAIs は訪問者の直近のメッセージで検索し、埋め込みをコサイン類似度で比較します。
• 類似度がしきい値を下回るチャンクは除外されます。上位のチャンクが AI に渡されます。デフォルトは 5 件で、1 つのドキュメントからは最大 2 件です。
• チャンクは参考資料として AI の指示に追加されます。AI には、その中に書かれた指示には従わないこと、そこにない製品情報をでっち上げないことが指示されています。その場合、AI は質問を返すか、担当者への引き継ぎを提案します。
• 訪問者が製品に関する事実を尋ね、関連する情報が見つからない場合、AskAIs は AI に推測させません。その情報がないことを伝え、チャットをチームに引き継ぎます（担当者への自動引き継ぎをオフにしている場合を除く）。

コンテンツと訪問者の言語が違っていてもかまいません。AI は、使用する事実を訪問者の言語に翻訳します。

設定

AI エージェントのナレッジベース（RAG）セクション：

• ナレッジベース検索（RAG）を有効にする：オフにするのは、雑談用のボットなど、AI にコンテンツをまったく使わせたくない場合だけです。
• 上位 K 件のチャンク：AI に渡すチャンクの数（デフォルトは 5）。
• 埋め込みモデル：自分の AI キーを使う場合は、チャット用とは別に、埋め込み用のエンドポイントとキーも設定できます。埋め込みは text-embedding-3-small と同じく 1,536 次元である必要があります。

AskAIs 提供の AI か、自分のキーか

AskAIs 提供の AI ならキーは不要です。自分のキーを使う場合は、プロバイダーから直接請求されます。どちらの場合も、プランの月間 AI 返信数の上限が適用されます。同じ質問が繰り返されたときは、キャッシュした検索用の埋め込みを 24 時間再利用します。