ナレッジベースとデータベースの比較 ​

ナレッジベースと構造化データベースは、Agent Studioで異なる目的を持ちます。 それぞれをいつ使用するかを理解することは、正確で完全な結果を返すGenieを構築するうえで重要です。

ナレッジベースを使用するタイミング ​

完全一致ではなくセマンティック類似性に基づいて、ドキュメント全体から関連情報を検索する必要がある場合は、ナレッジベースを使用します。

ナレッジベースはハイブリッドセマンティック検索を使用して、完全性ではなく関連性に基づいて情報を取得します。

ナレッジベースには、次の機能があります。

• クエリごとに最大10件のドキュメントを返す
• セマンティック類似性と関連性に最適化されている
• 自然言語理解を使用して関連コンテンツを検索する

ナレッジベースは、次のセマンティック検索シナリオに適しています。

• ナレッジリポジトリ全体から関連ドキュメントを検索する
• 従来のRetrieval-Augmented Generation（RAG）パターン
• 概算の回答が許容される状況
• 完全一致ではなく意図の理解が有効なクエリ

ナレッジベースの例

• ユーザーの質問: What's our policy on returning damaged items?

• Genieの応答: Genieはクエリをナレッジベースに送信し、ナレッジベースがポリシードキュメント、SOP、サポートガイド全体でハイブリッド検索を実行します。 Genieは、完全な語句damaged itemsがドキュメントタイトルに含まれていない場合でも、破損品の返品に関する最も関連性の高いセクションを返します。

• これが機能する理由: ユーザーが必要としているのは、完全一致ではなく関連情報です。 ナレッジベースは意図を理解し、セクション3で破損シナリオを扱うRefund and Exchange Guidelinesというタイトルのドキュメントなど、セマンティックに類似したコンテンツを検索します。

集計用途でのナレッジベースの回避 ​

発生すること: ビルダーは何百ものドキュメントをナレッジベースに追加し、"how many invoices are overdue?"や"show me all tickets from Customer X last week."のような集計クエリを処理できることを期待します。

結果: ナレッジベースはクエリごとに最大10件のドキュメントを返すため、エージェントは不完全または不正確な結果を返します。 ナレッジベースは完全性ではなく関連性に最適化されています。

解決策: 正確性、集計、または包括的な結果が必要なクエリには、定義済みフィルターパラメーターを持つスキルを備えた構造化データベースを使用します。

データベースを使用するタイミング ​

構造化データから正確な数値、精密なフィルタリング、または包括的な結果が必要な場合は、データベースを使用します。

データベースには、定義済みフィルターパラメーターを持つスキルを備えた構造化データが含まれています。 Workatoは、外部データベースシステム、Workato Data tables、および同期データベースをサポートしています。 データベースを使用すると、正確性、集計、または包括的な結果を得るためのクエリを実行できます。

データベースには、次の機能があります。

• データセット内のすべてのレコードを対象にクエリを実行する
• 複数のパラメーターによる完全一致フィルタリングをサポートする
• 件数、合計、平均などの集計操作を有効にする
• 精密で完全な結果を返す

データベースは、次の構造化データセットシナリオに適しています。

• 正確な数値または件数が必要なクエリ
• 複数レコードにわたる集計
• ステータス、日付、顧客などの特定の条件によるフィルタリング
• 完全性が重要な包括的リスト
• 構造化データフィールドに対する操作

データベースの例

• ユーザーの質問: How many open tickets for Customer X?

• エージェントは、質問をStatus = Open、Customer ID = Xなどのスキル入力にマッピングします。 スキルは完全一致フィルターを使用してデータベースにクエリを実行し、Customer X has 14 open ticketsなどの正確な件数を返します。

• これが機能する理由: クエリには、一致するすべてのレコードにわたる正確な数値が必要です。 データベースは包括的にフィルタリングし、件数を集計できます。

ナレッジベースとデータベースのクイック比較 ​

ナレッジベースとデータベースで同じデータを使用する ​

構造化クエリとセマンティック検索の両方をサポートする場合は、同じデータをナレッジベースとデータベースの両方で使用できます。 Genieがクエリを正しいナレッジベースまたはデータベースにルーティングするようにするには、ナレッジベースとデータベースのベストプラクティスを参照してください。

サポートチケットの例

次のような構造化クエリにはデータベースを使用します。

• チケットID
• Status
• 優先度
• 顧客ID
• 割り当てられたエージェント
• 作成日または更新日
• 解決コード

次のようなセマンティック検索にはナレッジベースを使用します。

• チケットの説明
• 顧客とのコミュニケーション
• 解決メモ
• 報告されたエラーメッセージ

ナレッジベースとデータベースのスキルをリンクする ​

ナレッジベースとデータベースを連携させて、強力なワークフローを構築できます。 詳細については、次の例を参照してください。

セマンティック検索と構造化検索 ​

• ユーザーの質問: Have we seen this authentication error before?

• ナレッジベース: 説明を検索して関連する過去のチケットを見つけ、最も関連性の高い一致からチケットIDを返します。

• データベーススキル: ナレッジベースから返されたチケットIDについて、現在のステータスと解決の詳細を取得します。

結果内での構造化フィルターとセマンティック検索 ​

• ユーザーの質問: What are the common issues for Enterprise customers this quarter?

• データベーススキル: Customer Tier = EnterpriseやCreated After = Q1 Startなどでチケットをフィルタリングし、フィルターに一致するチケットIDを返します。

• ナレッジベース: そのセット内のチケット説明を検索して、パターンやテーマを探します。

• 実装のヒント: 前のステップからIDを受け入れるスキルを作成します。 例: ナレッジベースのSearch Past Ticket ResolutionsはチケットIDを返し、データベースのGet Ticket Details by IDはチケットIDを受け入れて完全なレコードを返します。

その他のリソース ​

• ナレッジベースとデータベースのベストプラクティス
• データベース向けのスキルを設計する
• ナレッジベースの設定