Mandala
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ベクトル検索を使用する

Mandalaのナレッジベースは、プラットフォーム内で直接カスタムナレッジベースを作成、管理、クエリできる強力なネイティブ機能です。高度なAIエンベディングとベクトル検索技術を使用するナレッジベースブロックにより、ワークフローにインテリジェントな検索機能を組み込むことができ、組織全体の関連情報を簡単に見つけて活用することができます。

ナレッジベースシステムは、柔軟でスケーラブルなアーキテクチャを通じて組織の知識を管理するための包括的なソリューションを提供します。組み込みのベクトル検索機能により、チームは意味とコンテキストを理解するセマンティック検索を実行でき、従来のキーワードマッチングを超えた検索が可能です。

ナレッジベースの主な機能には以下が含まれます:

  • セマンティック検索:キーワードだけでなく、意味とコンテキストを理解する高度なAI駆動の検索
  • ベクトルエンベディング:インテリジェントな類似性マッチングのためのテキストの高次元ベクトルへの自動変換
  • カスタムナレッジベース:異なる目的や部門のための複数のナレッジベースの作成と管理
  • 柔軟なコンテンツタイプ:様々な文書形式やコンテンツタイプのサポート
  • リアルタイム更新:即時検索可能性のための新しいコンテンツの即時インデックス作成

Mandalaでは、ナレッジベースブロックによってエージェントがカスタムナレッジベース全体でインテリジェントな意味検索を実行できるようになります。これにより、AIワークフローの一部として、自動情報検索、コンテンツ推奨、知識発見の機会が生まれます。この統合により、エージェントはプログラムによって関連情報を検索して取得できるようになり、自動化された知識管理タスクを容易にし、重要な情報に簡単にアクセスできるようにします。ナレッジベースブロックを活用することで、情報発見を強化しながら日常的な知識管理タスクを自動化し、チームの効率性を向上させ、組織の知識への一貫したアクセスを確保するインテリジェントなエージェントを構築できます。

使用方法

ワークフローに知識を統合します。検索、チャンクのアップロード、ドキュメントの作成が可能です。

ツール

ベクトル類似性を使用してナレッジベース内の類似コンテンツを検索します

入力

パラメータ必須説明
knowledgeBaseIdstringはい検索対象のナレッジベースのID
querystringいいえ検索クエリテキスト(タグフィルターを使用する場合は省略可能)
topKnumberいいえ返す最も類似した結果の数(1-100)
tagFiltersarrayいいえtagNameとtagValueプロパティを持つタグフィルターの配列

出力

パラメータ説明
resultsarrayナレッジベースからの検索結果の配列

knowledge_upload_chunk

ナレッジベース内のドキュメントに新しいチャンクをアップロードします

入力

パラメータ必須説明
knowledgeBaseIdstringはいチャンクを含むナレッジベースのID
documentIdstringはいチャンクをアップロードするドキュメントのID
contentstringはいアップロードするチャンクの内容

出力

パラメータ説明
dataobjectアップロードされたチャンクに関する情報

knowledge_create_document

ナレッジベースに新しいドキュメントを作成する

入力

パラメータ必須説明
knowledgeBaseIdstringはいドキュメントを含むナレッジベースのID
namestringはいドキュメントの名前
contentstringはいドキュメントの内容
tag1stringいいえドキュメントのタグ1の値
tag2stringいいえドキュメントのタグ2の値
tag3stringいいえドキュメントのタグ3の値
tag4stringいいえドキュメントのタグ4の値
tag5stringいいえドキュメントのタグ5の値
tag6stringいいえドキュメントのタグ6の値
tag7stringいいえドキュメントのタグ7の値
documentTagsDataarrayいいえ名前、タイプ、値を持つ構造化されたタグデータ

出力

パラメータ説明
dataobject作成されたドキュメントに関する情報

注意事項

  • カテゴリー: blocks
  • タイプ: knowledge
ナレッジ