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LangBotはRAG（Retrieval-Augmented Generation）をネイティブサポートしています。ナレッジベースを作成してパイプラインにバインドすることで、ナレッジベースの内容に基づいて質問に答えることができます。 ナレッジベースはRAGエンジンプラグインによって駆動され、異なるRAGエンジンは異なるインデックス作成と検索戦略を提供します。利用可能なRAGエンジンプラグインはプラグインマーケットプレイスで見つけることができます。

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ナレッジベースの作成

ナレッジベースページでナレッジベースを作成ボタンをクリックします:
  1. ナレッジベース名を入力
  2. RAGエンジンを選択（インストール済みのプラグインが提供）
  3. 選択したエンジンの設定フォームに基づいて関連パラメータを入力（例: 埋め込みモデル、チャンクサイズなど）
  4. 作成ボタンをクリック
RAGエンジンによって設定パラメータが異なり、エンジンのcreation_schema定義に依存します。一部のエンジンでは、まず埋め込みモデルの設定が必要な場合があります。モデルの設定をお読みください。
選択したRAGエンジンがドキュメントのアップロードをサポートしている場合（DOC_INGESTION能力を宣言している場合）、作成後にナレッジベースの「ドキュメント」タブに移動してドキュメントをアップロードします。LangBotはバックグラウンドで自動的に解析とインデックス化を行います。

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ナレッジベースの使用

パイプライン設定に移動し、「AI」タブでLocal Agentをランナーとして選択してから、先ほど作成したナレッジベースを選択します。 use_kb use_kb
LangBotの組み込みナレッジベースは、ランナーがLocal Agentに設定されている場合にのみ使用できます。他のランナーについては、それぞれのドキュメントを参照してください。
これでチャットデバッグでナレッジベースを使用したり、このパイプラインにリンクされたボットを通じて使用できます: use_kb_in_chat

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カスタムRAGエンジンの開発

既存の知識エンジンプラグインがニーズを満たさない場合、独自の知識エンジンプラグインを開発できます。開発方法については、コンポーネント: 知識エンジンを参照してください。