RAGチャットボットとは？PDF・社内文書を検索して回答するAI

RAGとは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、用意したPDFや社内文書から質問に関連する情報を検索し、その検索結果を回答を作るときの材料にする方法です。

通常のAIチャットボットとの違い

通常の生成AIは、学習済みの知識や、その場で渡した文章をもとに答えます。資料の渡し方には、プロンプトへ文章を入れる、ファイルを添付する、Fine-tuningでモデルの振る舞いを調整する、外部ツールと連携する、といった方法があります。

RAGの特徴は、その中の「検索してから答える」点です。質問のたびに、用意した資料から関連する箇所を探し、見つけた内容をAIへ渡して回答を作ります。KnoAskでは、登録したPDFや社内文書をその検索対象にします。機能の全体は機能を見てください。

RAGを使っても、誤った回答がなくなるわけではありません。回答に使う情報を登録した資料へ絞りやすくなり、汎用の知識だけで答えさせる場合に比べて、自社の情報を反映しやすくなります。資料の抜けや食い違いがあるときは、誤った案内になることがあります。

RAGチャットボットの基本的な流れ

KnoAskでも、登録した資料を検索し、その結果を材料にして回答を生成します。

1. PDFや社内文書を登録する：回答に使いたいファイルやURLをボットへ登録します。
2. 文書を検索できる形で保持する：登録した文書から文字を取り出し、質問時に探せる状態にします。処理が終わるまで質問には使えません。
3. 質問に関連する情報を検索する：利用者が文章で質問すると、登録した資料の中から関連する箇所を探します。
4. 検索結果を参考にAIが回答を生成する：見つかった内容を材料にして回答を作ります。関連する箇所が見つからない場合は、登録情報では確認できない旨を返します。

アカウント登録、ボットの作成、資料の登録という数ステップで質問を始められます。資料の整理や、ファイルの処理が終わるまでの時間は含みません。操作の流れはクイックスタートを見てください。

チャットボットの方式と向いている用途

方式ごとに、向いている仕事が違います。

RAGとFine-tuningの違いは？

• RAG：外部の情報を検索し、回答するときにその結果を使います。
• Fine-tuning：モデルの振る舞いなどを、追加の学習で調整します。

KnoAskのチャットボットは、登録した資料を検索して回答します。モデルの追加学習は行いません。

複数の文書を横断して検索する

1ファイルずつチャットを切り替えるのではなく、同じボットに登録した複数の資料から、質問に関係する箇所を検索できます。操作手順書やマニュアルの検索が中心の場合は、PDF・マニュアルをAIで横断検索のページを見てください。

無料プランで同時に保持できるナレッジは5件、合計10MBまでです。上限は料金を見てください。

KnoAskでの利用例

次の例は、登録する資料と質問の組み合わせです。回答の文言や金額は、登録した資料の記載に従います。画面で試す場合はデモを開いてください。

回答に使った資料の表示

ボット設定の「参照元を表示する」をオンにすると、回答に使った資料のタイトルを表示します。初期設定はオンです。表示されるのはファイル名そのものではなく、登録時に付けたタイトルです。

• 埋め込みウィジェット：回答の下に「参照元」としてタイトルを表示します。パソコンでは、タイトルにマウスを置くと参照した本文の一部が出ることがあります。
• 管理画面の動作確認：「関連ページ」としてタイトルを表示します。URLとして登録した資料は、そのページへのリンクになります。
• 管理者の会話詳細：タイトルに加えて、本文の短い抜粋も確認できます。

ページ番号と、関連度の数値は表示しません。設定をオフにすると、これらの参照情報は出しません。

対応しているファイル

1ファイルあたり10MBまで登録できます。プランごとの合計容量は別です。無料プランはナレッジ5件、合計10MBまでです。

PDF

文字が含まれるPDFを登録できます。文書内の文字を取り出して検索に使います。埋め込み画像は、取り出せる場合に短い説明へ変換して検索に使うことがあります。ページ全体が画像になっているスキャンPDFは、画像を取り出せないとそのままでは検索できません。

Word（.doc / .docx）

.docx は、本文と表のセルに入っている文字を取り出します。表は、行ごとにセルの文字を並べたテキストになります。見出しの階層や、表の見た目をそのまま残す機能ではありません。.docx の画像は、取り出せる場合に短い説明へ変換することがあります。.doc もアップロードできます。取り出せる文字はファイルによって異なり、画像は対象外です。うまく読み取れないときは、.docx で保存し直してください。

Excel（.xls / .xlsx）

すべてのシートのセルを読みます。数式は、計算できる場合に計算結果を使います。計算できない数式、結合セル、マクロの動作は保証しません。.xlsx に含まれる画像は、取り出せる場合に短い説明へ変換することがあります。.xls の画像は対象外です。

CSV・テキスト（.txt）

CSVは、文字コード（UTF-8、Shift_JIS、EUC-JP）と、カンマ・タブ・セミコロンの区切りを判別して読みます。テキストファイルは、ファイル内の文字をそのまま登録します。

URL

指定したURLのHTMLを1ページ取得し、そのページの文字を登録します。サイト内の別ページへ自動では進みません。JavaScriptで描画される部分や、ログインしないと見えないページは取得できないことがあります。robots.txtの確認も行いません。登録したURLは、1日に1回程度取り直します。料金や更新など、最新の情報が必要な質問では、保存済みの内容に加えてページを取り直す場合があります。

言語について

日本語の文書を登録し、日本語で質問する使い方を想定しています。英語など、文字として取り出せる文書も登録できます。管理画面は日本語と英語を切り替えられます。

文書の言語を自動で翻訳し、別の言語の質問に同じように答える機能ではありません。日本語の文書に英語で質問した場合に、同じ箇所を検索できるとは限りません。埋め込みウィジェットの「参照元」などの表示は日本語です。

うまく答えにくい場合

RAGを使っても、登録した資料の内容を超えて正しく答えるわけではありません。次のようなときは、期待と違う回答になることがあります。

• 文書に答えがない：関連する箇所が見つからないと、「登録されている情報では、この質問に直接対応する内容を確認できませんでした」と返します。
• 同じ内容の新旧文書が混在している：古い版も新しい版も検索対象になります。どちらが現行かまでは判断しません。現行版だけを残してください。
• 質問が曖昧：解釈が複数ある質問は、確認できる範囲を分けて答えることがあります。意図と違う箇所を参照することもあります。
• 表が複雑：表はセルの文字を行ごとに並べたテキストとして検索します。結合セルや入り組んだ表は、見ている表のとおりには取り出せないことがあります。

向いている場合 / 向いていない場合

活用シーン

このページは仕組みの説明です。用途ごとの進め方は、次のページに分けています。

• カスタマーサポート：取扱説明やFAQを登録し、問い合わせの一次案内に使います。カスタマーサポートFAQ AI
• 社内FAQ：社内の定型質問を、登録した手順や規程から案内します。社内FAQでRAGを使う
• 社内規程：就業規則や申請ルールを検索します。社内規程をAIで検索する
• 教育：教材や案内を登録し、資料の範囲で質問に答えます。学習塾の問い合わせ例は学習塾向けチャットボットです。
• 技術文書・手順書：マニュアルや手順書を横断して探します。PDF・マニュアルをAIで横断検索

RAGツールを比較するとき

製品を比べるときは、対応ファイル、参照元の表示、権限、料金を確認してください。KnoAskと他社の料金・機能の比較はRAGツールの料金・機能を比較、比較基準と検証の進め方はRAGツールの選び方にまとめています。

関連ページ

• RAGツールの選び方：比較基準、検証、料金の見方
• RAGツールの料金・機能を比較：製品と料金の比較
• PDF・マニュアルをAIで横断検索：手順書やマニュアルを探す用途
• 社内FAQでRAGを使う：社内の定型質問
• 社内規程をAIで検索する：就業規則や申請ルール
• 無料プランで試す：0円で始める手順
• 機能：KnoAskでできることの一覧
• 料金：無料プランと有料プランの上限
• デモ：登録前に回答の画面を見る