ナレッジベース

ナレッジベース（Knowledge Base）とは、ドキュメント・FAQ・マニュアル・社内規定・議事録など、組織が保有する知識・情報を構造化して蓄積・検索可能にしたデータリポジトリです。顧客サポート・社内ナレッジ共有・製品ドキュメントなど幅広い用途で使われます。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の普及により、ナレッジベースはLLMと組み合わせた「社内版AI」の中心的なコンポーネントとなっています。ベクトルデータベースに文書を埋め込み（Embedding）として格納し、ユーザーの質問に関連するチャンクを検索してLLMの文脈として提供することで、企業固有の知識に基づいた回答が可能になります。

ナレッジベース構築の主なステップは、データ収集→クレンジング→チャンク分割→Embedding化→ベクトルDB格納→検索インデックス構築です。Notion・Confluence・SharePointなどの既存ドキュメント管理ツールがナレッジベースとして機能することも多く、APIで連携してRAGパイプラインに取り込む構成が一般的です。

ナレッジベースの品質（情報の鮮度・網羅性・正確性）は、RAGシステム全体の回答精度に直結します。定期的な更新・廃棄・品質チェックの体制が重要です。