収集・インデックス作成

ユーザーがアップロードした文書がAI検索で使用できる状態かどうかを確認します。ここで作成した検索データは、AIが関連文書を探して回答するRAGに使用されます。

始める前に

• 必要な権限：Workspace管理者
• 埋め込みを実行するAIランタイムとモデルを準備しておく必要があります。
• ベクトル検索を使用するには、ナレッジストレージの接続と埋め込みモデルの設定を完了しておく必要があります。

収集・インデックス作成を開く

1. 管理者ページにアクセスします。
2. 左側のメニューでナレッジサービスを選択します。
3. 収集・インデックス作成を選択します。

インデックス要約

現在のインデックス作成の状態をひと目で確認します。

自動更新をオンにしておくか、更新ボタンで状況を手動で更新できます。

ベクトルDBの状態を確認中の場合、または確認に失敗した場合、ベクトルDB保存数は-と表示されます。同じスペースでサーバーが一時的に以前の時点のスナップショットを返した場合、画面は最後に確認したより新しい値を維持し、スナップショットが古いことを示す警告を表示します。チームスペースと個人スペースを切り替えると、以前のスペースの値はすぐに消去され、新しいスペースの照会が終わるまで、不明な値は-と表示されます。

開始前の設定確認

インデックス作成を開始する前に、次の必須設定を確認してください。各ボタンを押すと、該当する設定に移動します。

ここでは、使用するモデルを選択するだけです。ビジョンモデルと埋め込みモデルは、先にAIモデル設定でダウンロードしておかないと、インデックス作成に使用できません。

AIベクトルDBの項目では、設定の有無だけでなく、実際の接続状態も確認します。ベクトルDBに接続できない場合はDB接続エラー・設定を確認してください、コレクションの次元や距離の計算方式が一致しない場合はコレクション設定の不一致・確認が必要、Milvusにコレクションをまだ作成していない場合はコレクションなし・先に作成が必要が警告色で表示されます。接続エラーとコレクション設定の不一致は、カードにマウスポインターを合わせると詳細なエラーを確認できます。Milvusのコレクションなしの場合は、別途表示されるエラー内容がないため、カードを押してベクトルDBの設定に移動し、Milvusを接続するを参照してコレクションを作成してください。Qdrantのコレクションがまだない場合はエラーではないため、設定完了・コレクションは初回インデックス作成時に生成と表示されます。詳しい対処方法は、ベクトルDB運用ガイドを参照してください。

収集および処理ルール

検索データをいつ作成するか、どのフォルダの文書をAI検索に使用するかを決めます。

知識インデックスを有効化

ナレッジインデックス作成の機能全体をオンまたはオフにします。

インデックスモード設定

対象ルート

インデックスを作成するフォルダのパスを指定します。空欄にすると、すべてのパスが対象になります。

例：

/@team/docs
/@client/projects

AI埋め込みモデル設定

文書を検索データに変換するAIモデルを選択します。

モデルがインストールされていないプロバイダーは、利用可能なモデルはありませんと表示されます。

PDF/画像の対象パターン

テキストを読み取るPDFと画像ファイルの拡張子、またはパスのルールを入力します。

例：

*.pdf, *.png, image/**/*

PDF/画像の除外パターン

処理しないPDFと画像ファイルの拡張子、またはパスのルールを入力します。空欄にすると、上で対象に含めたファイルをすべて処理します。

例：

thumbs.db, *.gif, cache/**

保存スペース別の進行状況

チームや個人の保存スペースごとに、資料がAIに渡されるまでどれだけ待機しているかを確認します。

スペース（team/client）とユーザーを条件に検索でき、更新待ちの件数で並べ替えることができます。

AI学習データ状況

AI検索データがモデルごとにどれだけ作成されたかを確認します。元の文書でAIモデルを新たに学習させる機能ではありません。

件数で並べ替えて、モデルごとの検索データの規模を比較できます。