ホーム / 機能 / ナレッジとメモリ

osFoundryのナレッジベース、メモリ、RAG

自動抽出されたエンティティ、ナレッジグラフ、カスタムリトリーバルパイプライン、リランキング付きRAG — すべてosStudioで設定可能。

osFoundryはAIを中心に据えたナレッジプラットフォームです。すべてのノート、ドキュメント、アップロードファイルは自動でチャンキング、埋め込み、インデックス化されます。ワークスペースのナレッジグラフは、これまでの全作業を横断してエンティティと関係を抽出します。リランキング、MMRの多様化、多段ステージを備えたカスタムリトリーバルパイプラインを、osStudioでチャットパスごとに設定可能です — ソースコードの変更は不要。

要点

自動チャンキングパイプラインが、作成と同時にノート、KB、ファイルをインデックス化。
ナレッジグラフがエンティティ+関係を継続的に抽出し、Graph画面からクエリ可能。
カスタムRAGパイプライン — Path設定ごとにステージ(retrieve、filter、rerank、MMR)を定義。
Voyageの埋め込み+リランキングをマネージドプロキシ経由で利用(別途APIキー不要)。

概要

ナレッジベースの価値は、必要な瞬間に正しい箇所が出てくるかどうかで決まります。osFoundryはこれをパイプラインの問題として扱います。ノート、ドキュメント、アップロードしたファイルは作成された時点で自動的にチャンク分割・埋め込み・インデックス化されるため、「取り込み作業」を覚えておく必要も、ベクトルデータベースを自前で運用する必要もありません。

検索はハイブリッドかつ設定可能です。クエリは埋め込みによる意味検索とBM25によるキーワード検索を通り、必要に応じてリランキングやMMR(多様性確保)の段が続きます。osStudioのPathごとに段構成、モデル、しきい値を変えられます。文書を丸ごとプロンプトに貼るとコンテキストウィンドウの上限に当たり回答品質も落ちますが、関連チャンクだけを取り出す方式なら、コーパスがどれだけ育っても文脈は焦点を保ちます。

その上に2つの層が積み重なります。ワークスペースのナレッジグラフは、すべてのチャンクからエンティティと関係を継続的に抽出し、Graph画面から辿れます。さらに長い会話が圧縮されるとき、メモリ抽出が要点を持続する事実として蒸留します。3か月前のチャットで決めたことが、スクロールの彼方ではなく検索できる場所に残ります。

主な機能

リッチMarkdown、バージョン履歴、三方向マージ対応のノート。
ナレッジベース — バージョン管理、複数著者、エクスポート可能。
あらゆるチャンクに対するエンティティ抽出を備えたワークスペースナレッジグラフ。
チャットの圧縮(コンパクション)時のメモリ抽出 — 長い会話を事実に蒸留。
設定可能なリトリーバルパイプライン(Voyage埋め込み → tantivy BM25 → リランカー → MMR)。
ノート、KB、チャット、コードを横断するワークスペース全体検索。

osFoundryでの手順

ソースを追加する — ノートを書く、ナレッジベースを作る、ファイルをアップロードする。チャンク分割・埋め込み・インデックス化は作成時に自動で走ります。
根拠付きで質問する — 普通にチャットするだけで、Pathに紐づく検索パイプラインが関連チャンクを文脈に取り込み、モデルはそれを根拠に回答します。
必要になったら検索を調整する — osStudioでPathごとにパイプラインを調整します。埋め込みモデルの差し替え、リランカーの追加、しきい値の変更、MMRの追加まで、ソースコードの変更なしで行えます。

活用例

サポートチーム: 製品ドキュメントと過去チケットをナレッジベースに投入。新しい問い合わせには、実際のドキュメントを根拠にした回答が返ります。
リサーチャー・ライター: 長いレポートをチャットに貼らずに消化。関連セクションだけが検索で入るため、コンテキストウィンドウの超過を避けられます。
長期プロジェクトのチーム: 圧縮チャットから蒸留された決定事項とナレッジグラフが、「いつ何をなぜ決めたか」に数秒で答えます。

よくある質問

osFoundryは私のデータを使ってモデルを学習しますか?

いいえ。当社はお客様のデータで学習しません。埋め込みはワークスペース内に留まり、リトリーバルクエリはワークスペースにスコープされ、テナント境界を越えるものはありません。

osFoundryはどの埋め込みモデルを使っていますか?

デフォルトはマネージドのVoyage AI(別途APIキー不要)です。osStudioの埋め込みパイプライン設定からローカル埋め込みモデルへ切り替え、またはOpenAI/CohereへBYOKできます。

チャットごとにRAGパイプラインをカスタマイズできますか?

はい。osStudioの各「Path」は独自のリトリーバルパイプラインを持ち、ユースケースごとに異なるステージ、モデル、しきい値、リランカーを設定できます。

ナレッジグラフは自動生成されますか?

はい — エンティティと関係は、すべてのノート、KBドキュメント、チャットから抽出されます。Graph画面でブラウズ・編集できます。

ベクトルデータベースを自分で運用する必要はありますか?

ありません。チャンク分割、埋め込み、BM25インデックス、リランキングはプラットフォームに組み込まれており、別途デプロイ・運用するデータベースはありません。

文書をチャットに貼り付けるのと何が違いますか?

貼り付けはコンテキストウィンドウを消費し、長い入力では品質が落ちます。検索方式は質問に関連するチャンクだけを選んで渡すため文脈が焦点を保ち、コーパスがどれだけ大きくなっても同じように機能します。