文脈検索（AI検索）

キーワードが正確に一致しなくても、意味を理解して関連ファイルを検索できます。

使用する前に

管理者設定でナレッジインデックスが有効になっている必要があります。インデックス作成が完了したファイルだけが、文脈検索の対象になります。

文脈検索は、ファイルの意味をベクトルに変換して保存する方式のため、この変換を担う埋め込みモデルがローカルに用意されている必要があります。

インデックス作成と検索の両方をワークスペースの内部で処理するため、ファイルが外部に出ることはありません。

→ 埋め込みモデルの準備とインデックス作成の方法：ナレッジインデックス設定

AIが検索結果を要約し、社内文書の出典とともに知らせます。

文書の出典の番号は、文脈類似度検索で表示された一覧の順番に対応しています。出典として表示された文書が、AIが回答を作成するときに根拠とした資料です。

文脈検索は、AIの一般的な知識だけには頼りません。ワークスペースから質問に関連する実際の文書を先に探し、その内容を根拠資料として渡して、回答と出典を併せて表示します。これを検索拡張生成（RAG、Retrieval-Augmented Generation）といいます。

実際の文書を探して回答に活用する過程は、インデックス作成と検索の2段階で構成されます。

インデックス作成（事前準備）

検索（質問するとき）

この仕組みにより、正確なキーワードを入力しなくても、意味の近い社内文書を探せます。AIの回答には実際に参照した文書の出典が併せて表示されるため、回答の根拠を直接開いて確認できます。

質問と文書は、同じ埋め込みモデルでベクトル化されていなければ互いに比較できません。そのため、インデックス作成に使用した埋め込みモデルを変更した場合は、すべてのファイルを再インデックスする必要があります。