Imprai-docs
  • README
  • ワンミニット概要
    • ワンページャー
  • ユーザーガイド
    • 概要
    • ユーザーとチーム
    • チームアシスタントの使用
    • さらに多くのアシスタントを構築
  • 開発者向け
    • チュートリアル
    • エージェントの概要
    • エージェントの反復開発プロセス
    • エージェントの設計
    • エージェントのデプロイ
    • エージェントの例
    • アクション
      • 入力
      • 出力
      • モデル
        • 言語モデルチャット
      • データ
        • ファイルローダー
        • データセットローダー
        • ヒストリーメッセージローダー
      • コード
      • エージェント
        • エージェントの呼び出し
        • Google 検索
        • HTTP リクエストマーカー
        • ナレッジ検索
        • ウェブページクローラー
      • 制御フロー
        • If-Else
        • Loop-Until
        • Map-Reduce
        • Early Return
    • エージェントのテスト
      • 概要
      • データセット
      • 実行
    • エージェントのデプロイ
  • ナレッジ
    • 概要
    • クイックスタート
    • ナレッジの種類
  • API
    • 概要
    • エージェント
    • スレッド
    • メッセージ
    • ファイル
GitBook提供
このページ内
  • ナレッジの仕組み
  • ドキュメント
  • チャンク
  1. ナレッジ

概要

imprai では、ナレッジベース機能を提供し、エージェントがユーザーのプライベートデータと対話できるようにします。ユーザーはナレッジに個人データを保存および管理できます。

多くのデータソースがサポートされています。これにはローカルファイル、Notion、Github、Discord などが含まれます。

ナレッジの仕組み

ドキュメント

各ナレッジには複数のドキュメントが含まれており、各ドキュメントはナレッジ内で一意のドキュメント ID によって識別されます。

チャンク

ドキュメントは多くのチャンクに分割され、各チャンクはドキュメント内で一意のチャンク ID によって識別されます。チャンクは LLM 埋め込みサービスに送信され、埋め込みベクトルが取得されます。 ナレッジを作成する際に、ユーザーはチャンクサイズを指定できます。これにより、ドキュメントがいくつのチャンクに分割されるかが決まります。通常、チャンクサイズは数百から数千トークンの範囲です。

前へ実行次へクイックスタート

最終更新 11 か月前