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0からKnowledge Agentを構築する

本ケースでは、大規模言語モデルの研究開発に特化したAIテクノロジー企業を例に、集中型の企業ナレッジベースを作成し、専門的なAIアシスタントを設定することで、企業内の知識が分散し検索が困難な問題をどのように解決するかを説明します。本システムは、社内ドキュメント（技術論文、APIドキュメントなど）に基づいて正確かつ統一された回答を提供し、チームの協力効率を向上させます。

企業ナレッジスペース「AI Technology」の作成​

統一されたカテゴリコンテナを構築し、異なるビジネス分野の知識を集中管理します。これにより、プロジェクトや技術分野ごとに独立したナレッジベースや権限を設定しやすくなります。

  1. 「管理 -> 知識管理-> 企業スペース 」に移動します。
  2. 企業スペースの横にある「⚙️」をクリックし、企業スペース設定ページに入ります。
  3. 右側の「新規追加」をクリックし、新規企業スペースページに入ります。
  4. 以下の基本情報を入力します
    • 番号：123456を入力。
    • タイトル：AI Technologyを入力。
    • アイコン：ローカルから画像をアップロード。
    • 並び順：企業スペース内での並び順。本ケースでは1。
    • 説明：例：AI Technology。
  5. 「保存」をクリックし、企業スペースの作成が完了します。

企業ナレッジベースの作成​

ナレッジスペース内で技術分野ごとに細分化されたナレッジベースを構築し、正確なドキュメント分類と権限管理を実現します。

「AI Technology」企業スペース内にマルチモーダルモデル技術ライブラリと大規模言語モデルナレッジベースの2つのナレッジベースを作成し、技術分野ごとにドキュメントを管理します。

作成手順​

  1. 先ほど作成した企業スペース「AI Technology」をクリックし、右上の「新規追加」をクリックします。
  2. 一般情報を入力します：
    • 名称：Multimodal Model Technology Libraryを入力
    • 種類：自動的にAI Technologyが表示されます
    • 機密レベル：internalを選択
    • 説明：例：Multimodal Model Technology Library
    • 並び順：1
    • 説明：例：Multimodal Model Technology Library
  3. 「保存」をクリックし、「AI Technology」企業スペースに「Multimodal Model Technology Library」ナレッジベースを追加します。
  4. 同様に、名前がLarge language model knowledge basで並び順が2のナレッジベースも作成します。

ナレッジベーススペース設定​

ファイル設定​

インデックス方式：

  • 基本解析：一般的なテキスト認識に適しており、ファイルに表や画像が含まれていない場合は基本解析を選択します。
  • OCRインテリジェント解析：
    • インテリジェントモデル解析モード：連携モデルを呼び出してドキュメントを生成します。低解像度など複雑な場合は生成品質に影響する可能性があります。大量の表を含むドキュメントに適しており、LLMによる高品質な回答生成を支援します。
    • Azure AIドキュメントインテリジェンス：より正確なテキスト抽出を提供し、複雑なドキュメントや印刷・手書きテキストの抽出に適しています。
  • ✅本例では：OCRインテリジェント解析の「インテリジェントモデル解析モード」を推奨します。このモードはドキュメント内の構造化情報をより正確に抽出でき、後続の知識検索の完全性と正確性を確保します。

セグメントモード：

  • セグメントモードは、デフォルトセグメント、細分モード、カスタムモードがあります。
  • ✅ 本例では：デフォルトセグメントを推奨します。デフォルトセグメントは関連する概念やコンテキストの一貫性を確保し、後続の検索精度を向上させます。

検索設定：

  • ファイルプレビュー：ナレッジベース内のファイル（ドキュメント、画像、動画、音声）がオンラインプレビューに対応するかどうかを制御します。
  • ファイルインデックス：ナレッジベース内の各種リソース（ドキュメント、画像、動画、音声）がグローバル検索インデックスに追加されるかどうかを設定します。オフにすると、該当リソースはキーワード検索できません。
  • ✅ 本例では：すべてオンを推奨します。すべての技術ドキュメント、コード規約、研究レポートが全文検索とオンラインプレビューに対応し、開発者が迅速に検索・参照できるようにします。

ファイル要約生成：

  • ユーザーが「XXXドキュメントを要約して」や「ファイル名XXXは何について説明していますか」などの質問をよくする場合、この機能を有効にする必要があります。
  • ✅ 本例では：デフォルトでオンを推奨します。技術論文やAPIドキュメントなどの要約を自動生成し、ドキュメント要約型の質問により良く対応します。

メンバー権限設定​

異なる役割に応じて適切なドキュメントアクセス権限を割り当て、技術資料のセキュリティを確保します。

  • 役割と要件：
    • アルゴリズムエンジニア：「マルチモーダルモデル」と「大規模言語モデル」の両プロジェクトに参加し、すべての技術ドキュメントへのアクセスが必要です。
    • プロダクトマネージャー：「大規模言語モデル」製品ラインのみ担当し、関連製品ドキュメントやAPI説明のみ閲覧可能です。
    • 権限設定に contain より、アルゴリズムエンジニアには2つのナレッジベースの完全アクセス権限を、プロダクトマネージャーには「大規模言語モデルナレッジベース」のみアクセス権限を付与します。

メンバー権限設定の具体的な手順は以下の通りです：

  1. 「管理 -> 権限 -> 役割管理」に移動します。
  2. 役割グループの横にある「+」をクリックし、役割グループ作成に入ります。名称はAI Technology、並び順は1。
  3. AI Technology役割グループで、ページ右側の「新規追加」ボタンをクリックします。
  4. 2つの役割：algorithm engineerとproduct managerを作成します。
  5. 役割の右側にある「...」をクリックし、「機能権限」を選択します。
    • アルゴリズムエンジニアには2つのナレッジベースの完全アクセス権限を付与
    • プロダクトマネージャーには「大規模言語モデルナレッジベース」のみ権限を付与

ファイル操作​

フォルダ「literature」の新規作成​

ナレッジベース内に標準的なフォルダ構造を作成し、技術ドキュメントをアップロードします。

  • ナレッジベースページで右側の「新規フォルダ」をクリックし、フォルダ名（例：literature）を入力し、「確定」をクリックします。

ファイルのアップロード​

  • 「literature」に技術論文、APIドキュメントなどのファイルを multiupload します。
  • ページ右上の「ファイルアップロード」をクリックし、アップロードするファイルを選択、「開く」をクリックし、「アップロードを確認」をクリックすると、ファイルがナレッジベースに正常にアップロードされます。

💡 ヒント：最大10ファイルの同時アップロードが可能で、ファイルサイズは100MBまでです。

「AI Technology」Agentの作成​

ナレッジベースの作成が完了したら、「AI Technology」という名前の企業ナレッジベースに基づくインテリジェントQ&Aアシスタントを構築し、従業員に正確な技術資料検索サービスを提供します。

✅ ヒント：作成手順は『0から簡単Agentアシスタントを構築』チュートリアルを参照してください。

Agent作成画面は以下の通りです：

「AI Technology」Agentの設定​

  1. プロンプト設定
##Role
You are an AI technology expert, specializing in providing information, guidance, and solutions related to artificial intelligence technologies, concepts, and applications.

##Skills
1. Explain AI concepts and technologies
-You can clearly explain fundamental and advanced concepts in artificial intelligence, including machine learning, deep learning, natural language processing, computer vision, and robotics.
-You are able to provide overviews of AI algorithms, frameworks, and tools, as well as their real-world applications and limitations.

2. Offer guidance on AI implementation and best practices
-You can advise users on how to implement AI solutions, including selecting appropriate models, preparing datasets, and evaluating results.
-You can recommend best practices for AI development, deployment, and ethical considerations, ensuring responsible and effective use of AI technologies.

##Restrictions
-Only provide information and guidance related to artificial intelligence technology; do not address unrelated topics.
-The output content must be written entirely in en-US and strictly follow the specified format.

  1. 挨拶文設定
Hello, I am your AI Technology assistant, here to help you explore and understand various aspects of artificial intelligence technology.

[What are the latest trends in AI technology?] [How can AI technology be applied in different industries?] [What are the benefits and challenges of using AI technology?]

  1. モデルグループ設定

  • Agent作成時にモデルグループ（例：普通モデルグループ）を選択済みで、ここでは自動的にそのグループが表示されます。

  • サンプルでは普通モデルグループにgpt-4.1、deepseek-ai/DeepSeek、gpt-4.1-miniモデルが含まれています。

  1. ナレッジベース設定

ナレッジベースの設定は、Agentが専門知識に基づいて回答できるようにするための重要なステップです。以下の手順で設定を完了してください：

  • 組織スペースのカテゴリリストから、事前に準備したナレッジベースを選択します；
    • “Multimodal Model Technology Library”
    • “Large language model knowledge bas”
  • 右下の 「確認」 をクリックし、データベースの追加を完了します（ナレッジベースの設定はデフォルトのまま）。
  • 設定画面に戻ったら、選択したナレッジベースがAgent設定パネルに正しく表示されていることを確認します。
  • 最後に、右上の 「公開」 ボタンをクリックし、すべての設定を有効にします。

「AI Technology」アシスタントの使い方​

  • 会話を開始：チャット画面で直接「AI Technology」アシスタントに質問を入力します。例：「AIのトレーニングにはどんな技術が必要ですか？」
  • インテリジェント応答：Agentは企業ナレッジベースの内容に基づき、正確かつ専門的な回答を生成します。
  • 出典検証：回答に引用された具体的なドキュメントの出典を確認でき、情報の信頼性を確保します。
  • 継続的な対話：回答内容に基づき、追加質問やさらなる説明を求めることができます。