文書を指定するだけで、使えるナレッジベースを構築する。
RAGやGraphRAGの複雑な設計に悩む前に、文書をLLM Wikiとして整理し、 必要に応じて概念構造モデルで統合する。 Knowledge Base Builderは、社内文書、Webサイト、マニュアル、営業資料などから、 実用的な問い合わせ応答システムを構築するための製品です。
Webサイトまたは文書を指定するだけで、AIが応答に必要なナレッジベースを自動構築します。
RAGやGraphRAGは、ナレッジベース構築を必要以上に難しくすることがあります。
社内文書をAIで活用しようとすると、多くの場合、RAGやGraphRAGの導入が検討されます。 しかし、実際にはチャンク分割、検索精度、参照元の特定、グラフ設計、オントロジー設計など、 多くの技術的・運用的な課題が発生します。
Knowledge Base Builderは、まず文書を人間にもAIにも扱いやすいLLM Wikiとして整理し、 必要に応じてConceptMinerの概念構造モデルで統合するアプローチを採用します。
文書をLLM Wikiに変換し、応答可能な知識単位として整理します。
Knowledge Base Builderは、文書やWebサイトをそのまま検索対象にするのではなく、 まずAIが扱いやすい要約型の知識単位に変換します。 これにより、単なる全文検索ではなく、文書内容に基づいた安定した応答が可能になります。
構築したナレッジベースは、さまざまな形で利用できます。
Knowledge Base Builderで構築した応答システムは、社内利用、Web公開、販売・配布など、 目的に応じて使い分けることができます。
社内問い合わせシステム
社内規程、業務マニュアル、製品資料、営業資料などをもとに、 従業員が質問できる社内ナレッジベースを構築します。
Webサイト埋め込み型チャットボット
製品サイト、サービスサイト、サポートページにAIチャットを設置し、 来訪者からの問い合わせに自動応答します。
Storeでの配布・販売
作成したナレッジベースを、無料または有料で配布し、 専門知識や業務ノウハウをサービスとして提供できます。
文書単位の応答システム
1つの資料、マニュアル、報告書、講義資料などを対象に、 その文書内容に基づいて回答するAIを構築します。
複数ナレッジベースの統合
部門ごと、製品ごと、業務ごとに作成したナレッジベースを、 ConceptMinerの概念構造モデルで横断的に統合します。
オンプレミス展開
社内サーバー上での運用にも対応可能です。 機密性の高い文書や社内限定のナレッジベース構築についてもご相談ください。
Knowledge Base Builderは、単なるRAGツールではありません。
一般的なRAGは、質問に対して関連しそうな断片を検索し、その断片をもとに回答を生成します。 Knowledge Base Builderは、文書をあらかじめLLM Wikiとして整理し、 文書単位で意味のまとまりを持つナレッジベースを作成します。
さらに、複数のナレッジベースを扱う場合は、ConceptMinerの概念構造モデルによって、 文書や部門をまたいだ知識の接続・探索を行うことができます。
RAGとの違い
Knowledge Base Builderは、RAGを否定するものではありません。 しかし、文書をそのまま断片検索するのではなく、 先に応答しやすい知識単位として整理する点が大きく異なります。
| 比較項目 | 一般的なRAG | Knowledge Base Builder |
|---|---|---|
| 基本発想 | 質問に近い文書断片を検索する | 文書をLLM Wikiとして整理してから応答に使う |
| 知識の単位 | チャンク、ページ、検索結果 | 要約された文書単位・ページ単位の知識 |
| 構築のしやすさ | チャンク設計、検索設定、評価調整が必要 | 文書やURLを指定してナレッジベースを自動生成 |
| 横断利用 | 検索結果の統合に依存 | 複数Wikiを概念構造モデルで統合可能 |
| 主な用途 | 文書検索、FAQ、社内検索 | 社内問い合わせ、公開チャットボット、知識配布、統合KB |
既存の文書やWebページを、そのままナレッジベース化できます。
すでに社内やWeb上に存在する情報資産を活用できるため、 最初からマニュアルやFAQを作り直す必要はありません。
WebサイトURL
製品サイト、サービス紹介ページ、サポートページ、FAQページなどを指定して、 公開情報に基づく応答システムを構築します。
PDF・Word文書
営業資料、製品マニュアル、業務マニュアル、研修資料、報告書などをナレッジベース化します。
Markdown・テキスト
仕様書、開発メモ、社内Wiki、議事録、ナレッジ記事などを応答用の知識として整理します。
複数文書セット
部門別、製品別、用途別に分かれた文書群を、ナレッジベース単位として構築します。
専門知識コンテンツ
コンサルタント、士業、研修講師、専門家が持つ知識を、販売・配布可能なナレッジベースに変換します。
業務別ナレッジ
営業、サポート、人事、総務、製造、研究開発など、部門ごとの知識をAIで活用できる形にします。
用途に応じて、社内利用・公開利用・配布利用を選択できます。
同じナレッジベースでも、社内向けに閉じて使うのか、 Webサイトで公開するのか、Storeで配布・販売するのかによって運用形態が変わります。
| 利用形態 | 想定用途 | 適した対象 |
|---|---|---|
| 社内問い合わせ | 社内マニュアル、規程、業務手順、FAQの検索・応答 | 社内DX、情報共有、業務効率化 |
| Web埋め込み | Webサイト来訪者への製品説明・サービス案内・問い合わせ対応 | 中小企業、店舗、士業、制作会社、SaaS事業者 |
| Store配布 | 専門知識、研修教材、業界ノウハウ、調査レポートの提供 | 専門家、コンサルタント、講師、情報提供事業者 |
| オンプレミス | 機密情報を含む社内文書を外部に出さずに利用 | 企業、研究機関、行政、機密性の高い部門 |
部門別・文書別のナレッジベースを、概念構造で統合する。
1つの文書に答えさせるだけであれば、シンプルなナレッジベースで十分です。 しかし、企業内には部門ごと、製品ごと、業務ごとに分かれた知識が存在します。 Knowledge Base Builderは、ConceptMinerの概念構造モデルと組み合わせることで、 これらの個別ナレッジベースを横断的に接続できます。
文書が整っていない企業でも、ナレッジベース化は始められます。
中小企業では、そもそも業務マニュアルやFAQが十分に整備されていない場合があります。 その場合は、既存のWebページ、営業資料、よくある問い合わせ、簡単な説明文から始め、 ナレッジベースを運用しながら育てていくことができます。
士業、コンサルタント、研修講師、Web制作会社などが、顧客企業向けに 業種別・用途別のナレッジベースを構築して提供することも可能です。
社内文書やWebサイトを、問い合わせに答えるナレッジベースへ。
Knowledge Base Builderは、既存の文書資産をAIで活用するための入口です。 RAGやGraphRAGの設計に悩む前に、まずは文書をLLM Wikiとして整理し、 実用的な応答システムを構築しませんか。