コンテキスト

エージェントでインデックスを使用する

インデックスにより、エージェントは権限を持つナレッジ ベースにアクセスできるようになります。これは、エージェントが業務に固有のデータを使用して推論を行うのに役立ちます。コンテキストを効果的に活用するためのガイダンスについては、「コンテキスト エンジニアリングのベスト プラクティス」をご覧ください。

エージェントにコンテキストを追加するには、[コンテキスト] セクションで以下の手順を実行します。

1. [コンテキストを追加] を選択します。
2. 利用可能なリストからインデックスを選択するか、[新規作成] を選択して Orchestrator で新しいインデックスを作成します。詳しくは、「インデックス」をご覧ください。
3. コンテキストの説明を入力します。
4. [プロパティ] パネルを使用して [検索ストラテジ] を設定します。以下の設定を使用して、コンテキストのクエリの種類、精度、および関連性を制御できます。
   • セマンティック: テキストのデータ ソースを使用する場合、セマンティック クエリ用にこのオプションを選択します。
     • 関連性スコアのしきい値: 関連するチャンクの取得および再ランク付けの後に適用される類似性スコアのしきい値を指します。関連するチャンクのスコアがこのしきい値を下回る場合、そのチャンクは返されません。このフィールドを使用すると、結果の精度を高めることができます。この数を大きくすると、コンテキスト グラウンディングによってフィルター処理が行われ、プロンプトは最高スコアのものにのみグラウンディングされます。
     • 生成される結果の最大数: コンテキスト グラウンディングによってユーザーのクエリから返されるチャンクの数を指します。これは、LLM による生成に伴うグラウンディングのペイロード (LLM の呼び出しの全体的なトークン サイズ) を小さくするのに役立ちます。また、コンテキスト グラウンディングから得られる結果に対する追加のフィルターとしても機能させることができます。結果の数を増やすと、返されるチャンクの量が増えます。
     • クエリ – 検索ストラテジのクエリです。このフィールドでは、静的な値、引数、動的の各モードがサポートされています。
   • 構造化 (プレビュー): 表形式のデータ ソースを使用する場合、構造化クエリ用にこのオプションを選択します。CSV データ形式がサポートされています。
   • DeepRAG: このオプションを選択すると、高度な複数のドキュメントの合成と取得が可能になります。詳しくは、「DeepRAG を使用する」をご覧ください。
     • 引用を有効化 – DeepRAG クエリの引用を有効化します。
     • プロンプト – DeepRAG クエリのプロンプトです。このフィールドでは、静的な値、引数、動的の各モードがサポートされています。
5. 次の設定を使用して検索範囲を制限します。
   • Folder path prefix – Use this field to specify the folder path where your target documents are stored. You can either manually enter a static path, such as /documents/project, or use a dynamic argument, allowing the agent to search different folders based on runtime inputs.
   注:

   By default, only files located directly in the specified folder are indexed. Files stored in subfolders are not included automatically. To include files from subfolders, append /** to the path (for example, /documents/project/**). If files in subfolders are not included, you may see the following error: "No valid files to use for DeepRAG. Please update and resync your index, or use a different matching pattern."

   • File extension – Select the file types contained in the index. For DeepRAG, only PDF files are currently supported.