RAG搭載AIチャットボット｜PDF・ドキュメントを読み込んで高精度に回答

RAGとは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、AIが回答を生成する前に、まず「あなたが用意したドキュメント」から関連する情報を検索し、その内容を根拠として回答する技術です。

一般的なチャットボットとの違い

通常のAIチャットボットは、学習済みの知識だけに頼るため、自社のマニュアル・FAQ・製品資料などには答えられません。RAG搭載のチャットボットは、アップロードしたPDFやドキュメントを「ナレッジベース」として参照するため、ドキュメントに書かれている内容に基づいた、一貫性と信頼性の高い回答が可能になります。

つまり「PDF 読み込み チャットボット」「ドキュメント AI チャットボット」として求められる「特定の資料に基づいて答えてほしい」というニーズに、RAGが最適なのです。KnoAskの機能一覧もあわせてご確認ください。

対応ドキュメント形式

KnoAskでは以下の形式のファイルやURLを読み込み、RAGによる質問応答に利用できます。

PDF

テキストが含まれるPDFをそのままアップロードできます。文書内のテキストが抽出され、検索・回答の元データとして利用されます。マニュアル・白書・契約書類など、PDF AI 質問に最適です。

Word（.doc / .docx）

Microsoft Wordのドキュメントをサポート。見出し・段落・表が認識され、構造を活かした検索が可能です。社内規程・提案書・FAQ原稿などにご利用いただけます。

Excel（.xlsx / .xls）

スプレッドシートのセル内容を読み込みます。数値・リスト・簡易的な表形式のナレッジをチャットボットの回答に反映できます。

CSV・テキスト（.txt）

CSVやプレーンテキストも取り込み可能。既存のデータやログをナレッジとして活用したい場合に便利です。

URL

WebページのURLを登録すると、そのページの内容を取得してナレッジに追加できます。公式サイト・ヘルプページ・ブログ記事などをドキュメント AI チャットボットの情報源として利用できます。

複数ファイル・複数URLを登録すれば、横断的に検索し、もっとも関連の高い部分を参照して回答します。設定方法はウィジェット設置ガイドやドキュメントFAQをご参照ください。

従来のチャットボットとの違い

チャットボットには主に「シナリオ型」「AI型（一般）」「RAG搭載型」の3種類があります。下表で違いを整理しました。

RAG 導入を検討するなら、自社のドキュメントやFAQをそのまま読み込めるKnoAskのようなツールが効率的です。他社との料金比較はトップページでご確認いただけます。

KnoAskのRAG技術の特長

高精度な回答生成

検索で取得したドキュメントの断片をコンテキストとしてAIに渡すため、質問意図に合った部分を参照した回答が生成されます。曖昧な一般論ではなく、ナレッジベースに沿った内容を返します。

ドキュメントに基づく根拠のある回答

「どの資料のどの部分を参照したか」が分かる設計が可能です。お客様や社内ユーザーに、回答の根拠を示しながら説明できるため、信頼性の高いRAG チャットボットとして運用できます。

複数ドキュメントの横断検索

PDF・Word・Excel・URLなど、複数のソースを登録しても、質問に応じて関連度の高いドキュメントを自動で選び、横断的に検索。一つのボットで幅広いナレッジをカバーできます。

多言語対応

日本語をはじめ、英語など多言語のドキュメントに対応。海外向けサポートや多言語FAQにも活用できます。

料金プラン（無料〜ビジネス）や機能の詳細は料金プラン、無料チャットボットのページもご覧ください。

活用シーン

カスタマーサポート

取扱説明書・FAQ・保証規約などをPDFやWordで取り込み、お客様の質問にマニュアルに沿って回答。担当者の負荷を減らしつつ、回答のばらつきを抑えられます。

社内FAQ・社内ナレッジ

就業規則・申請手順・IT利用ガイドなどをドキュメントで登録。社内の「よくある質問」に即答するPDF 読み込み チャットボットとして利用できます。社内FAQの活用についてのページもご参照ください。

学習支援・教育

教材・テキスト・補足資料をアップロードし、受講生が資料に基づいて質問できるボットを構築。講師の繰り返し説明を減らし、自学自習をサポートします。

技術ドキュメント検索

API仕様書・技術マニュアル・設計書を読み込ませ、エンジニアやサポートが「仕様を確認したい」というときにすぐ検索・回答できる環境を整えられます。