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* docs: update wiki for RAG engine plugin architecture Replace KnowledgeRetriever component docs with RAGEngine across all three languages (zh/en/ja). Key changes: - Add new rag-engine.mdx component docs covering RAGEngine base class, creation_schema/retrieval_schema, capability declarations, lifecycle hooks, host RAG APIs, and complete code examples - Update knowledge base usage docs to reflect unified KB model (remove internal/external distinction, add RAG engine selection flow) - Update component list (add.mdx) and plugin intro to reference RAGEngine - Add RAG API section to plugin common APIs (invoke_embedding, vector_upsert/search/delete, get_rag_file_stream) - Update docs.json navigation to point to rag-engine pages Companion to LangBot PR #1995 and SDK PR #34. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <[email protected]> * fix: sync with sdk * docs: update vector API docs with metadata filters, search_type, and documents support - Replace Warning tags about unimplemented filters with Info tags documenting canonical filter format (Chroma-style where syntax) and supported operators - Document search_type/query_text params for full-text and hybrid search - Document documents param for vector_upsert - Update RetrievalContext.filters description from reserved to active - Add filter usage examples (en/zh/ja) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <[email protected]> * docs: enhance RAG Engine documentation across multiple languages - Expanded the description of the RAG Engine component to include bridging capabilities with advanced knowledge base services like Dify, RAGFlow, and FastGPT. - Clarified the `DOC_INGESTION` capability description, specifying conditions under which the declaration can be omitted. - Updated documentation in English, Japanese, and Chinese to ensure consistency and clarity. * docs: add instructions for show_if conditional rendering * docs: add Parser component documentation (zh/en/ja) Add Parser as a new component type in plugin docs. Parser extracts structured text from binary files (PDF, Word, etc.) before RAG engine ingestion. Includes manifest format, parse method API, data models (ParseContext/ParseResult/TextSection), RAGEngine integration via parsed_content, and cross-plugin invoke_parser API. Also add DOC_PARSING capability to RAG engine docs and parsed_content field to IngestionContext. Companion to SDK PR langbot-app/langbot-plugin-sdk#37 and LangBot PR langbot-app/LangBot#2000. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <[email protected]> * docs: rename RAGEngine components to KnowledgeEngine * refactor: change rag engine to knowledge engine --------- Co-authored-by: Claude Opus 4.6 <[email protected]> Co-authored-by: Junyan Qin <[email protected]>
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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。
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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。
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## ナレッジベースの作成
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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:
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1. ナレッジベース名を入力
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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）
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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）
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4. `作成`ボタンをクリック
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<Info>
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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。
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</Info>
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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
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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。
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<img width="400px" src="/images/zh/deploy/knowledge/use_local_agent.png" alt="use_kb" />
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<img width="400px" src="/images/zh/deploy/knowledge/use_kb.png" alt="use_kb" />
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<Info>
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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。
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</Info>
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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:
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<img width="400px" src="/images/zh/deploy/knowledge/use_kb_in_chat.png" alt="use_kb_in_chat" />
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## カスタムRAGエンジンの開発
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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。
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