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https://github.com/langbot-app/LangBot.git
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Xiaoyu SuandJunyan Chin
310c566148
* 重构文档结构：移除 docs 目录，调整文件组织结构 * Reorder "插件 SDK API" section in docs.json * Refactor and clarify various documentation sections * Refine warnings and info boxes across multiple docs * Refactor and simplify Japanese documentation content * Update package.json to include mintlify as a dependency and add pnpm-lock.yaml for dependency management * Update blog link and add description in docs.json --------- Co-authored-by: Junyan Chin <[email protected]>
--- title: "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 <Info> 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](/ja/usage/models/readme)をお読みください。 </Info> `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。 <img width="400px" src="/images/zh/deploy/knowledge/upload_docs.png" alt="create_kb" /> ## 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](https://space.langbot.app/market?category=KnowledgeRetriever)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。 <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" />