定義
ナレッジベース運用とは、RAGやAIエージェントが参照する社内文書・FAQなどの情報源を継続的に整備・更新し、回答精度を保つ一連の作業のこと。
ナレッジベース運用 (Knowledge Base Curation)とは（詳しく解説）
ナレッジベース運用とは、RAGシステムやAIエージェントが検索・参照する文書群を、検索精度と回答品質を維持できる状態に保つための継続的な作業を指す。具体的には文書の分割(チャンク化)粒度の調整、埋め込みモデルの再計算、重複・陳腐化したコンテンツの棚卸し、権限管理などが含まれる。業界標準としては、ベクトルDBへの格納前に文書を意味のまとまり単位で分割し、メタデータを付与して検索精度を高める手法が広く採用されている。実運用では、社内文書は日々更新されるため、放置すると古い情報が検索結果に混入し、ハルシネーションの一因になりやすいとされる。2026年現在、現場では月次または週次での差分更新・棚卸しを組み込んだ運用体制を敷くケースが増えている。コスト面では、ベクトルDBの再インデックス処理や埋め込みAPIの呼び出し量が嵩みやすく、更新頻度と規模に応じた相場感を把握したうえで運用設計することが選び方のポイントとなる。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「ナレッジベース運用 (Knowledge Base Curation)とは」 https://aipicks.jp/glossary/knowledge-base-curation
ナレッジベース運用 (Knowledge Base Curation)の使用例
- 社内Wikiとチャットログをベクトル化しRAGに接続、四半期ごとに古いFAQをアーカイブする運用設計。
- 問い合わせが増えた製品仕様変更を検知したら、該当ナレッジのチャンクだけ再埋め込みする差分更新フロー。
