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title: "ナレッジベース"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/generative-ai/knowledge-base/
description: "QuickMLは、Catalyst開発プラットフォームにおける完全ノーコードのML パイプラインビルダーサービスで、エンドツーエンドのソリューションを備えた機械学習パイプラインを作成できます。"
last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z
service: QuickML
type: general
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### ナレッジベースの概要
組織は膨大なデータと情報の管理・活用に取り組んでいます。社内のナレッジ共有、研修資料、カスタマーサポート、AIモデルへのデータ供給など、データの一元的なリポジトリを持つことは不可欠です。ここでナレッジベース（KB）が重要な役割を果たします。
ナレッジベースは、情報を効率的に保存、管理、検索できる構造化されたリポジトリです。通常、ドキュメント、FAQ、ガイド、標準作業手順書などが含まれます。これらのドキュメントは、アクセシビリティ、信頼性、文脈的な関連性を確保するためにキュレーションされています。適切に管理されたナレッジベースは、繰り返しの問い合わせを削減し、オンボーディングをサポートし、重要なコンテンツへの即時アクセスをユーザーに提供します。
例えば、サポートエージェントがクライアントの問題をより迅速に解決するためにナレッジベースを参照したり、同じリポジトリでトレーニングされたチャットボットがエンドユーザーに即座に回答を提供したりできます。QuickMLにおいては、このナレッジベースはさらに強力な目的を果たし、AIモデルを強化することで、マシンの応答をよりスマートで、文脈に即した、正確なものにします。
> **注意:** QuickMLのナレッジベース機能は、現在US、IN、EUデータセンターで利用可能です。
### QuickMLにおけるナレッジベースの役割
QuickMLでは、ナレッジベースは単なるドキュメント保存システムではなく、AI機能と直接連携する基盤レイヤーです。ドキュメントがアップロードされると、インテリジェントにインデックス化され、コンテキストデータソースとして活用されます。これは、[Retrieval-Augmented Generation（RAG）](https://docs.catalyst.zoho.com/ja/quickml/help/generative-ai/rag/)などの機能において特に重要で、AIモデルがナレッジベースを参照して、ユーザーのクエリに対する正確でコンテキストに富んだ回答を取得・提供します。
ドキュメントをMLモデルが動的に参照できるようにすることで、QuickMLはAPIやチャットインターフェースを通じて生成される応答が、コンテキストに関連し、事実に正確で、リアルタイムの組織ナレッジに基づいたものになることを保証します。データとAIの融合により、受動的なドキュメントがインテリジェントな意思決定システムのための能動的で生きた入力に変わります。
### ナレッジベースへのアクセス
QuickMLでは、左ナビゲーションパネルの*GENERATIVE AI*セクションから直接**Knowledge Base**タブにアクセスできます。LLM ServingやRAGオプションと並んで表示され、AIパイプライン開発における戦略的な重要性を強調しています。
### ナレッジベースへのドキュメントアップロード
ナレッジベースにドキュメントを追加するために、QuickMLは3つのアップロード方法を提供しています。各方法は、ドキュメントのソースに応じた柔軟性を提供します。
**ファイルのアップロード（ローカルデスクトップから）**
最も簡単な方法で、コンピュータから直接ドキュメントをアップロードするために使用します。
**必要なフィールド**
- **Name**: ドキュメントのタイトル。
- **Document file**: ファイルをドラッグ＆ドロップするか選択します（.pdf、.docx、.txt；ファイルあたり最大500KB）。
**最適な用途**: HRポリシー、SOP、技術ホワイトペーパーなどの一回限りの静的ドキュメントアップロード。
**Zoho WorkDrive**
このオプションでは、URL経由でZoho WorkDriveにホストされたドキュメントをインポートできます。ドキュメントを最新に保つための動的同期オプションも含まれています。
**必要なフィールド**
- **Name**: ナレッジベース内のドキュメントタイトル。
- **Link**: ドキュメントへの直接WorkDriveリンク（pdf、.docx、.txt；ファイルあたり最大500KB）。
- **Sync frequency**: システムが更新を取得する頻度を選択します（例：None、Hourly、Daily、Weekly、またはCustom Frequency）。
**最適な用途**: デザイン仕様、オンボーディングマニュアル、定期的に更新される社内Wikiページなどのリビングドキュメント。
> **注意:** このオプションを使用するには、有効なZoho WorkDriveアカウントに所属している必要があります。所属していない場合、このオプションでドキュメントをアップロードすることはできません。
**Zoho Learn**
Zoho Learnハブからドキュメントを取り込むために使用します。組織がすでにZoho Learnをトレーニングやポリシードキュメントに使用している場合に便利です。
**必要なフィールド**
- **Name**: 内部参照用のカスタム名。
- **Link**: 記事またはマニュアルへの直接URL。
- **Import option**: 「Import an article using the article link」または「Import from a manual」を選択します。
Sync frequency: システムが更新を取得する頻度を選択します（例：None、Hourly、Daily、Weekly、またはCustom Frequency）。
**Zoho Learnドキュメントリンクに関する重要な注意事項：**
1. このオプションを使用するには、Zoho Learnハブに所属している必要があります。所属していない場合、この方法でドキュメントをアップロードすることはできません。
2. Zoho Learnでドキュメントリンクを共有またはアップロードする際、アドレスバーから直接URLをコピーしないでください。追加のパス要素（/team/や特定のプロジェクト名など）が含まれている可能性があり、他の人にとってリンクが機能しなくなることがあります。
正しいリンク形式と誤ったリンク形式：
**OCR Article**
**有効**: https://learn.zoho.com/portal/zohocorp/manual/image/article/ocr-wiki
**無効**: https://learn.zoho.com/portal/zohocorp/team/crmzia-ml-dl/manual/image/article/ocr-wiki
**ナレッジベースにドキュメントをアップロードするには**
1. [QuickML](https://catalyst.zoho.com/quickml.html)アカウントにログインします。
2. *Generative AI*セクションで、**Knowledge Base**タブを選択します。
3. **Upload Document**をクリックします。
4. 希望するドキュメントアップロード方法を選択します：
- ローカルコンピュータから直接ドキュメントをアップロードするには**Upload a file**を選択します。
- Zoho Workdriveに保存されたドキュメントをアップロードするには**Zoho Workdrive**を選択します。
- Zoho Learnワークスペースから記事またはマニュアルをインポートするには**Zoho Learn**を選択します。
5. アップロードされたドキュメントがナレッジベースリポジトリに表示されます。
### アップロードされたドキュメントの管理
ドキュメントがアップロードされると、QuickMLはナレッジベース内の特定のアクションを通じて各ドキュメントとやり取りするための、見やすいカードスタイルのインターフェースを提供します。
**利用可能なドキュメントアクション**
- **Delete**: ナレッジベースリポジトリからドキュメントを永久に削除します。
- **Copy Document ID**: APIやRAGパイプライン内でドキュメントを参照するのに便利です。
- **メタ説明プレビュー**: ドキュメントタイトルの下にカーソルを合わせると、ドキュメントの内容の最初の数行がメタ説明として表示されます。
### RAG APIオプションの確認
右上隅にRag APIボタンがあります。このオプションは、ナレッジベースドキュメントを使用してRAGシステムをアプリケーションに組み込みたい技術ユーザーや開発者向けです。
RAG API呼び出しを設定する際、いくつかのパラメータを設定できます。
**OAuth Scope**
APIトークン（アクセストークン）が付与するアクセスレベルを定義します。この場合、スコープは：QuickML.deployment.READです。これにより、QuickMLデプロイメントへの読み取り専用アクセスが付与され、RAG（Retrieval-Augmented Generation）機能を使用したナレッジベースドキュメントのクエリが含まれます。
**Authentication**
認証により、許可されたユーザーのみがAPI呼び出しを行えるようになります。このRAG APIはOAuthを使用しています。これは、アプリケーションがユーザーアカウントへの限定的なアクセスを取得できるようにする安全な認証フレームワークです。
**HTTPメソッド**
このAPI呼び出しに使用されるHTTPメソッドは：POSTです。このメソッドが使用されるのは、APIが静的データを取得するだけでなく、動的な推論に基づいて生成された回答を受け取るために入力（クエリとドキュメント）をサーバーに送信するためです。
**エンドポイントURL**
エンドポイントURLは、アプリケーションがPOSTリクエストを送信するRAG APIサービスの正確な場所を指定します。
**Headers**
ヘッダーはリクエストと共に送信されるメタデータです。リクエストの認証とルーティングを正しく行うのに役立ちます。
**リクエストボディ**
リクエストボディには、APIに送信される実際のペイロードが含まれます。この場合、ユーザーのクエリと検索対象のドキュメントが含まれます。
### ナレッジベースを効果的に活用するためのベストプラクティス
ナレッジベースタブの価値を最大化するには：
1. ドキュメントが見出し、箇条書き、読みやすい構造でクリーンにフォーマットされていることを確認します。
2. ドキュメントを定期的にレビューおよび更新して、関連性を維持します。
3. APIで使用する予定がある場合は、常にDocument IDを安全にコピーして保存します。