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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注力するAIテクノロジー企業を例に、集中的な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、企業内部における知識の分散や検索の困難さといった課題をどのように解決するかを示します。このシステムは、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、チームの協業効率を向上させます。

企業ナレッジスペース「AI Technology」を作成する​

異なる業務領域の知識を一元管理するための統一分類コンテナを構築し、後続でプロジェクトや技術領域ごとに独立したナレッジベースや権限を設定しやすくします。

  1. 「管理 -> 知識管理-> 企業スペース」へ移動します
  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、新規企業スペース作成ページに入ります。
  4. 以下の基本情報を入力します
    • 番号：123456を入力します。
    • タイトル：AI Technologyを入力します。
    • アイコン：ローカルから画像を1枚アップロードします。
    • 並び順：このスペースの企業スペース内での並び順です。本ケースでは1に設定します。
    • 説明：例としてAI Technology。
  5. 「保存」をクリックすると、企業スペースの作成が完了します。

企業ナレッジベースを作成する​

ナレッジスペース内で技術領域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制御を実現します。

ここでは、「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、技術領域ごとにドキュメントを管理しやすくします。

作成手順​

  1. 作成した企業スペース「AI Technology」をクリックし、続けて右上の「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
    • タイプ：自動的にAI Technologyが表示されます
    • 機密レベル：internalを選択
    • 説明：例としてMultimodal Model Technology Library
    • 並び順：1。
    • 説明：例としてMultimodal Model Technology Library。
  3. 「保存」をクリックすると、「AI Technology」企業スペース内に「Multimodal Model Technology Library」ナレッジベースが正常に追加されます。
  4. 同様に、Large language model knowledge basという名前のナレッジベースをもう1つ作成し、並び順を2に設定します。

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：接続済みモデルを呼び出してドキュメントを生成します。低解像度などの複雑な状況では生成品質に影響する可能性がある点にご注意ください。LLMが高品質な回答を生成するのに役立ち、表を多く含むドキュメントに適しています。
    • Azure Alドキュメントインテリジェンス：より正確な文字抽出を提供し、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。
  • ✅本例での推奨：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」。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、後続のナレッジ検索の完全性と正確性を確保します。

分割モード：

  • 分割モードには、デフォルト分割、細分化モード、カスタムモードがあります。
  • ✅ 本例での推奨：デフォルト分割。デフォルト分割は、関連する概念やコンテキストの一貫性を保ち、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）をグローバル検索インデックスに追加するかを設定します。無効にすると、該当リソースはキーワード検索で見つけられなくなります。
  • ✅ 本例での推奨：すべて有効化。すべての技術文書、コード規約、研究レポートを全文検索およびオンラインプレビュー可能にし、開発担当者が迅速に検索・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は何を説明しているのか」といった質問をよく行う場合、この機能を有効にする必要があります。
  • ✅ 本例での推奨：デフォルトで有効。技術論文やAPIドキュメントなどの要約を自動生成し、ドキュメント要約系の質問をより適切にサポートします。

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、技術資料の安全性を確保します。

  • 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2つのプロジェクトグループに同時に参加しており、すべての技術文書にアクセスする必要があります。
    • プロダクトマネージャー："大規模言語モデル"製品ラインのみを担当しており、関連する製品ドキュメントとAPI説明のみ閲覧できれば十分です。
    • 権限設定により、アルゴリズムエンジニアには2つのナレッジベースへの完全なアクセス権限を付与し、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"へのみアクセスを許可します。

メンバー権限設定の具体的な手順は以下のとおりです：

  1. 「管理 -> 権限 -> ロール管理」へ移動します
  2. ロールグループの横にある「+」をクリックし、ロールグループ作成画面に入ります。名称はAI Technology、並び順は1です。
  3. AI Technologyロールグループで、ページ右側の「新規追加」ボタンをクリックします。
  4. algorithm engineerとproduct managerの2つのロールを作成します。
  5. ロール右側の「...」をクリックし、「機能権限付与」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への完全なアクセス権限を付与します
    • 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"のみを付与します。

ファイル操作​

フォルダ「literature」を新規作成する​

ナレッジベース内に標準化された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）を入力して、「確認」をクリックすれば完了です。

ファイルをアップロードする​

  • 「literature」に技術論文、APIドキュメントなどのファイルをアップロードします。
  • ページ右上の「ファイルをアップロード」をクリックし、アップロードするファイルを選択して「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、そのナレッジベースへのファイルアップロードが完了します。

💡 ヒント：同時にアップロードできるファイルは最大10個までで、各ファイルサイズは100MBを超えない必要があります

「AI Technology」Agentを作成する​

ナレッジベースの作成が完了したら、次に「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：作成フローは『0からシンプルなAgentアシスタントを構築する』チュートリアルを参照できます。

Agent作成画面は以下のとおりです：

「AI Technology」Agentを設定する​

  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作成時にすでにモデルグループ（例：普通模型组）を選択しており、ここではそのグループが自動的に表示されます。

  • 例で使用している普通模型组には、gpt-4.1、deepseek-ai/DeepSeek、gpt-4.1-miniの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。以下の操作手順に従って設定を完了してください：

  • 組織スペース分類リストから、事前に準備したナレッジベースを見つけて選択します；
    • “Multimodal Model Technology Library”
    • “Large language model knowledge bas”
  • 右下の**「確認」**をクリックして、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にします）
  • 設定画面に戻った後、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てください；
  • 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​

  • 会話を開始する：チャット画面で、直接"AI Technology"アシスタントに質問します。例：“AIトレーニングにはどのよう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いて、正確で専門的な回答を生成します。
  • 出典追跡による検証：回答で引用された具体的なドキュメントソースを確認でき、情報の信頼性を確保できます。
  • 継続的な対話：回答内容に基づいて追加質問を行ったり、さらに詳しい説明を求めたりできます。