ナレッジ＆RAG

サポート・カスタマーサクセスチーム向け RAG 解説

Retrieval Augmented Generation：回答を起草する前に自社ナレッジを取得する方法、および研究室用語を並べずに品質を評価する方法。

2025年2月4日10 分で読める

Retrieval Augmented Generation RAGエンタープライズ RAG チャットボットセマンティック検索ナレッジベースハルシネーション削減カスタマーサポートドキュメントチャンキングベクトル化

RAG とは、関連断片を先に取得し、そのコンテキストに基づいてモデルが生成する方式であり、パラメータ化された「記憶」だけに頼りません。

サポートチームにとっての目標は、実際のポリシーと記事を引用しつつ、有用でエスカレーション可能なトーンを維持することです。

取得ステップ：正しい段落を見つける

ベクトル検索とフィルタリングが、回答前にモデルが何を見るかを決定します。

優れた取得がなければ、UI に「AI」と表示されていても、モデルは推測します。

チャンク境界は、多段階フローがコンテキストに完全に入るかに影響します。

コンテンツタイプ（FAQ と長いガイド）に応じて、チャンクサイズとオーバーラップを調整してください。

テンプレートは引用、安全な否定、低信頼度時のリンクを要求できます。

チームは「良いヒットがない場合、システムが何をするか」を一文で説明できるべきです。

回答なしクエリ、ポリシー矛盾、テーマ別満足度を測定してください。

コンテンツと取得の反復を並行して行い — モデル調整だけではナレッジギャップを埋められません。

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