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title: "ナレッジベースの使用"
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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](https://space.langbot.app/market)で見つけることができます。

## 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

<Info>
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](/ja/usage/models/readme)をお読みください。
</Info>

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。

## 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。

<img width="400px" src="/images/zh/deploy/knowledge/use_local_agent.png" alt="use_kb" />

<img width="400px" src="/images/zh/deploy/knowledge/use_kb.png" alt="use_kb" />

<Info>
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。
</Info>

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:

<img width="400px" src="/images/zh/deploy/knowledge/use_kb_in_chat.png" alt="use_kb_in_chat" />

## 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](/ja/plugin/dev/components/knowledge-engine)を参照してください。