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ナレッジベースの活用シナリオ

実践チュートリアル概要：インテリジェントなナレッジ検索とQ&A体験の構築​

本チュートリアルでは、SERVICEME NEXT プラットフォームの Knowledge モジュール と RAG Pipeline の機能に焦点を当て、実践的なユースケースを通じて、プラットフォームを活用して高品質で、オーケストレーション可能かつチューニング可能なナレッジQ&Aフローを構築する方法を習得できるよう支援します。

🧠 ケース1：0から Knowledge Agent を構築する​

本実践ケースでは、大規模言語モデルの研究開発に注力する AI テクノロジー企業を例に、エンタープライズ向けインテリジェントQ&Aシステム（Knowledge Agent）をゼロから構築する方法を示します。

本チュートリアルを通じて、以下の重要なステップを習得できます：

  • 企業スペースと個人スペースを作成する
  • 専用ナレッジベースを構築する
  • ドキュメント内容をアップロードして処理する
  • Agent を作成し、ナレッジベース接続を設定する

上記のプロセスを完了すると、専門的なQ&A能力を備えたインテリジェントアシスタントを実現でき、企業がナレッジの価値を効率的に活性化し、社内コラボレーションとインテリジェントな意思決定を促進できるようになります。

📚 ケース2：多言語製品マニュアルのインテリジェントQ&A​

この実践ケースは、中国語および英語の製品マニュアルに対応したインテリジェントQ&Aシステム の構築を支援することを目的としており、RAG Pipeline の前処理、検索、プラグインという3種類の機能を連携させることで、異なる言語のドキュメントに対する高精度なリコールと高品質な回答を実現します。

本チュートリアルを通じて、以下の重要な操作を習得できます：

  • 多言語製品マニュアルをアップロードし、差別化された前処理 Pipeline を設定する
  • 融合検索 + 言語フィルタリング + リランキングを組み合わせた検索 Pipeline を作成する
  • Glossary 用語集プラグインを活用して用語の標準化を実現する
  • Agent を設定し、多言語Q&Aの効果を検証する

本ケースは、製品ドキュメント管理、カスタマーサポート、テクニカルサポートなどのシナリオに適しており、企業がグローバルチームに対して一貫性があり、正確なナレッジQ&Aサービスを提供するのに役立ちます。

本モジュールを学習することで、ユーザーは RAG Pipeline の中核的な設定方法を習得できるだけでなく、"前処理品質 → 検索戦略 → プラグイン拡張" という最適化パスを理解し、今後のエンタープライズ向けナレッジサービス構築のための強固な基盤を築くことができます。