ナレッジ(RAG)
社内文書を取り込み、その内容を根拠に AI が回答する仕組み（RAG）です。サイドバーの「RAG」から、ナレッジを作成・利用します。
基本の流れ
- ナレッジを作成 — 名前と用途を設定します。
- ファイルを取り込み — PDF / Office / テキストなどをアップロード、または外部ストレージ・SQL から取り込みます。
- チャットで利用 — ナレッジを選択して質問します。 → 回答に参照元が示されます。
埋め込みモデル
取り込み時に文書をベクトル化します。Ollama エディションでは、埋め込みモデル（例: nomic-embed-text）を事前に用意してください。
補足
ベクトル検索は文書をベクトル化して類似度で探します。一度ナレッジを作り始めると、同じ埋め込みモデルで運用し続けるのが前提です（途中でモデルを変えると整合しません）。
共有
作成したナレッジはタグで共有範囲を制御できます（ユーザー・権限管理を参照）。
RAG と SQL の使い分け
| データ | 適した機能 |
|---|---|
| 文書・非構造データ | RAG |
| 集計・抽出など構造化データ | SQL |
関連
- チャット — ナレッジを使った対話・RAG パラメータ
- ファイル / 外部ストレージ
- パイプライン(ETL) — ナレッジへの自動取り込み