> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base.md).

# ナレッジベース

ナレッジベースメニューでは、Q\&Aをはじめとするナレッジデータベースを簡単に管理できます。新規Q\&Aの登録、未回答の質問を簡単にQ\&Aに追加することができ、機会読解対象の文書を登録する際に使用します。 ここでは、ナレッジベースメニューの各タブについて説明します。

## 本機能について <a href="#introduction" id="introduction"></a>

Q\&Aデータベース・未回答の質問・AIトレーニング・自動タグ付け・ソース設定・フィードバック管理・Retriever設定など、一元管理するナレッジ管理ハブです。AIによる学習・タグ付け・回答検索を組み合わせ、継続的に回答精度を高めるための機能が集約されています

* **操作者に必要な権限**
  * 必須権限：ナレッジベースへのアクセス及び各機能の編集権限

## Q\&A <a href="#q-a" id="q-a"></a>

<figure><img src="/files/qJOsdTaAIXcZqTBRaHPD" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Q\&Aでは、Q\&A一括登録、ON／OFF／データのダウンロード／削除、条件検索、検索履歴の確認、フィルタリング、回答表示件数や回答精度向上のためのチューニングができます。

{% hint style="info" %}
Q\&Aデータベースの準備ができたら、Q\&Aから回答ノードを使用してユーザーの質問に答えるキャンペーンを設計できます。詳細は[Q\&Aセッティング](https://ai-coworker.alli.ai/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base/qa/qa-configuration.md)と[Q\&Aから回答ノード](https://ai-coworker.alli.ai/alli-llm-app-market/manual/app-management/conversation/qa-node.md)を参照してください。
{% endhint %}

***

## Q\&A登録候補 <a href="#candidates" id="candidates"></a>

<figure><img src="/files/mz3kILn1YVkcXedSXTqq" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ユーザーが、チャット画面において「該当する質問がありません」を選択した質問が動的にリスト化されます。答えられなかった質問を自動的に類似した意図を持つ質問群としてグルーピングするため、質問された回数が多い（対応優先度の高い）質問からFAQの追加作業に繋げることもできます。\
この画面から内容確認・編集後、Q\&A登録まで一貫して対応することが可能です。

***

## トレーニング <a href="#query-training" id="query-training"></a>

<mark style="color:red;">※WORKSタイプをご利用中の場合、本メニューは表示されません。</mark>

<figure><img src="/files/uXSDu7HJYhF6nwOF80L0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

FAQに対してのフィードバックはQ\&Aメニューでも実施できますが、質問文に対して提示されるべきFAQが、一切候補として提示されなかった場合このトレーニングタブでチューニングすることが可能です。

また、これまでのフィードバックの実施履歴や、ユーザーからのフィードバックの履歴をダウンロードすることも可能です。

* [検索結果にフィードバックを行う](/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base/customer-feedback-search-results.md#document-search-results)

***

## 自動タグ付け <a href="#auto-tagging" id="auto-tagging"></a>

<figure><img src="/files/b6oshEKkulMXPQl0y6LO" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

AlliのAIは、Q\&Aおよび未回答の質問リストに対して自動的にハッシュタグを提案します。 自動タグ付けメニューでは、登録済Q\&Aとドキュメントに対して、AIが提案したハッシュタグを一元管理できます。詳細は以下を参照してください。

* &#x20;[AIによる自動タグ付け（Q\&A・未回答の質問リスト）](/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base/auto-hashtags.md)
* &#x20;[AIによる自動タグ付け（ドキュメント）](/alli-llm-app-market/manual/document/documents-auto-hashtag.md)

***

## ソース設定 <a href="#source" id="source"></a>

<figure><img src="/files/ZJzsrhumTxaG8kopAhPE" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ソース設定メニューでは、Q\&A、およびHTMLドキュメントのデータを外部ソースからインポートするようにナレッジベースを設定できます。 現在、マイクロソフトOneDriveとHTMLドキュメント、Googleドライブ、Confluence、box、Sharepointをサポートしています。 詳細は、以下のリンクを参照してください。

* [Microsoft OneDriveに接続する](/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base/source/connect-microsoft-onedrive.md)
* [HTMlドキュメントに接続する](/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base/source/connect-html-documents.md)
* [Google Driveに接続する](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base/source/connect-google-drive)
* [Confluenceに接続する](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base/source/connect-confluence)
* [boxに接続する](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base/source/box-lian-xie)
* [Sharepointに接続する](https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base/source/connect-sharepoint-1)

***

## フィードバック管理 <a href="#feedback-management" id="feedback-management"></a>

<figure><img src="/files/4tbyhhG5bVzdcB0Dphg4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

フィードバック管理では、回答生成ノードを使用した検索履歴に対してダッシュボード管理者および利用ユーザーが実施したフィードバックの履歴が表示されます。質問と回答についてどのフィードバックがドキュメントのどのページに付与されたか、一覧を確認できます。

***

## Retriever設定 <a href="#feedback-management" id="feedback-management"></a>

Retriever設定では、アップロードした文書とユーザーの質問の類似性を高めるようにモデルをトレーニングしたり、プロジェクトにアップロードされている文書と質問タイプに合わせてプロジェクトにおけるRAGの最適なパラメーターを設定をすることができる機能です。Retrieverの性能向上により、より正確な回答を生成することができます。

<figure><img src="/files/MRTPtIVfhUKeYJmyfcVx" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/manual/knowledge-base.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.