ナレッジベース管理：自分のナレッジベースを維持する

Knowledge アプリでテナント自身のナレッジベースを維持します：ベース作成、ドキュメントセンターからの追加やアップロード、カテゴリ整理、チャンク修正、検索テスト、フィードバック対応、統計の確認。

Knowledge アプリには2種類のものが入っていますが、この記事で扱うのは1つ目だけです。「マイナレッジ」タブ（Knowledge → ナレッジベース、/knowledge/bases）の下にあるのは、自社で維持するナレッジベースです：自社の SOP、規程、マニュアルで、AI Rollie や AI の回答がここから材料を取ります。隣の「プラットフォームナレッジ」タブ（Knowledge → プラットフォームナレッジ、/knowledge/platform）はプラットフォームが公開する公式知識で、読む・検索はできますが変更はできず、別途説明します。以下——ベース、ドキュメント、チャンク、検索テスト、フィードバック、統計——はすべて、自社のベースを正確で検索しやすく保つための話です。

ステップ1：ナレッジベースを作成#

1. Knowledge → ナレッジベース（/knowledge/bases）を開き、「+ 新規作成」をクリックします。
2. 名前（必須）と、そのベースに入れるものの短い説明を書きます——例：「倉庫 SOP」「カスタマーサービスのスクリプト」。テーマごとに1ベースのほうが、何でも入りの巨大な1ベースより維持しやすくなります。
3. 「詳細設定」は理由がなければ折りたたんだままにしてください：チャンクサイズ（既定800トークン、200〜4000可）とオーバーラップ（既定150トークン、チャンクサイズより小さく必須）が、ドキュメントを検索可能な断片にどう切るかを決めます。
4. 保存します。ベースがドキュメント数とチャンク数付きで一覧に現れます。「編集」で名前・説明・分割設定を変更でき、「アーカイブ」で検索対象から外れます——「復元」で戻せ、「アーカイブ済みを表示」でアーカイブ済みも一覧に出ます。

ステップ2：ベースにドキュメントを追加#

1. Knowledge → ドキュメント管理（/knowledge/documents）を開き、上部でナレッジベースを選び、「ドキュメント追加」をクリックします。
2. タブ1「ドキュメントセンターから選択」：すでにドキュメントセンターにあり、まだこのベースに入っていないドキュメントにチェックし、必要ならカテゴリを設定して確定します。すでに入っているドキュメントは再表示されません。
3. タブ2「直接アップロード」：クリックするかファイルをドラッグします（複数同時も可）。各ファイルはドキュメントセンターへアップロードされ、選んだカテゴリでこのベースへ一度に追加されます。
4. 一覧に戻ったら、各ドキュメントのインデックス状態を確認します：索引待ち、索引中、索引済み（チャンク数付き）、索引失敗。失敗したドキュメントには「再試行」アクションがあります——他は触らず、まず再試行してください。

ドキュメントを追加することが、検索可能にする行為です：システムはベースのチャンクサイズとオーバーラップでドキュメントをチャンクに切り、回答はそのチャンクから組み立てられます。同じファイルを複数のベースに入れることもできます——2つ目に入れても1つ目から消えません。ここは Knowledge アプリの維持側（/knowledge/documents）で、読む・質問する側は Knowledge App の記事で扱います。

カテゴリで整理し、ドキュメントを整える#

• Knowledge → ドキュメント管理 の左側にあるカテゴリツリーは最大3階層まで対応します：カテゴリ追加、カテゴリの＋でサブカテゴリ追加、名前変更、削除。カテゴリを削除してもドキュメントは消えず、未分類になります。
• 各ドキュメント行には、ライフサイクル（下書き／レビュー中／公開済み／アーカイブ済み、設定時）、バージョン、タグ、そしてレビュー期限が近い・過ぎたときの「要レビュー」バッジが表示されます——古いドキュメントで作った回答は人を誤らせるので、これらを先に処理してください。
• インデックス状態で絞り込むか、タイトルで検索すると、ドキュメントを素早く見つけられます。「ナレッジベースから削除」はドキュメントをこのベースから外し、その全チャンクを即時削除します——元ファイルはドキュメントセンターに残ります。

ステップ3：回答の読み味が悪いときはチャンクを直す#

1. Knowledge → チャンク管理（/knowledge/chunks）を開き、ベースとドキュメントを選びます。チャンクは品質スコアの低い順に並ぶので、問題のある断片が上に来ます。各行にはセクション、内容、トークン数、品質スコアが表示されます。
2. 文の途中で切れている、または2つの話題が混ざっているチャンクは「編集」でテキストを直します——保存すると検索可能な形が自動で作り直されます。
3. 長すぎるチャンクは文字位置で「分割」し、本来一体の隣同士は「次と結合」します。変更後、両方とも再インデックスされます。
4. ドキュメントには残すが回答には決して使わない断片は、「有効」スイッチでオフにします——無効なチャンクは検索対象外になり、一覧でもその旨が表示されます。

ステップ4：信頼する前に検索をテスト#

Knowledge → 検索テスト（/knowledge/search）はリハーサル室です：1つのベースか全ベースを選び、同僚が実際に聞くような質問を入力し（例：「返品ポリシーは何ですか？」）、Top K（戻ってくるチャンク数、1〜20）を設定して検索します。各ヒットには類似度スコア、出所のドキュメント、チャンク本文が表示されます。「原文を見る」で Knowledge → チャンク管理 の当該チャンクへ直接ジャンプでき、その場で悪い分割を直せます。ヒットが無い場合は、言い回し、Top K、ドキュメント自体のいずれかに手直しが必要です——ベースのせいにする前に、別の聞き方を試してください。

ステップ5：フィードバックキューを処理し、数字を見る#

• 誰かが回答に低評価を付けると、Knowledge → フィードバック（/knowledge/feedback）に入ります。新しい順で、元の質問、引用されたチャンク、ユーザーのコメント付きです。
• フィードバックカードの「チャンクを編集」で当該チャンクへジャンプし、元のテキストを直します。その後、その項目を「修正済み」に、回答自体が正しかった場合は「対応しない」にマークします。未処理／修正済み／対応しないで絞り込み、未処理リストを正直に保ちます。
• Knowledge → 統計ダッシュボード（/knowledge/stats）では、アプリ全体の健康状態が一目で分かります：ベース数、ドキュメント数、チャンク数、回答数、高評価率、検索ヒット率、そして引用数 TOP ドキュメント（高評価・低評価数付き）——引用が多く低評価も多いドキュメントが、次のメンテナンス対象です。

この記事で使った Docklify 機能#

• ナレッジベース：作成、編集、アーカイブと復元、詳細設定のチャンクサイズとオーバーラップ — Knowledge → ナレッジベース（/knowledge/bases）
• ドキュメント管理：センターから追加または直接アップロード、最大3階層のカテゴリツリー、インデックス状態と再試行、要レビューバッジ、ベースから削除 — Knowledge → ドキュメント管理（/knowledge/documents）
• チャンクのプレビューと修復：品質スコア、編集、分割、次と結合、有効／無効 — Knowledge → チャンク管理（/knowledge/chunks）
• 類似度スコアと Top K 付きの検索テスト — Knowledge → 検索テスト（/knowledge/search）
• 低評価回答のフィードバックキュー：引用チャンクを編集し、修正済み／対応しないにマーク — Knowledge → フィードバック（/knowledge/feedback）
• 統計：ベース数、ドキュメント数、チャンク数、回答数、高評価率、ヒット率、引用数 TOP ドキュメント — Knowledge → 統計ダッシュボード（/knowledge/stats）