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https://github.com/langbot-app/LangBot.git
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ナレッジベースの使用
LangBotはRAG(Retrieval-Augmented Generation)をネイティブサポートしています。組み込み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。LangBotは外部のナレッジ検索サービス(例: Dify、RAGFlow)への接続もサポートしています。
組み込みナレッジベースの構築
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- 組み込みナレッジベースの作成と使用には、まず埋め込みモデルの設定が必要です。モデルの設定をお読みください。 :::
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、名前を入力し、既に設定済みの埋め込みモデルを選択してから作成をクリックします。
作成後、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。
外部ナレッジベースの接続
ナレッジベースページで「外部ナレッジベース」タブに切り替え、外部リトリーバーを追加します。ダイアログで使用するナレッジリトリーバープラグインを選択します(関連プラグインをプラグイン管理で事前にインストールしてください)。サポートされているリトリーバーはプラグインマーケットプレイスで確認できます。
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。
:::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。
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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:
