データソース
定義
データソース(ナレッジソースとも呼びます)とは、エージェントが読み取る知識のことです。アップロードしたドキュメント、インデックス化したウェブサイト、Google Docs や Notion、Confluence といった接続済みアプリのライブコンテンツが含まれます。コネクタがエージェントにアクションを与えるのに対し、データソースは文脈を与えます。
仕組み
ソースは Sources ページで追加します。ファイル(PDF、DOCX、CSV、XLSX、TXT)をアップロードする、ウェブサイト全体をクロールする、単一のウェブページを追加する、ライブのサービスを接続する、といった方法があります。小さなスプレッドシート(2,000 行以下)はそのままエージェントのコンテキストに差し込まれます。より大きなファイルやウェブサイトはチャンクに分割して埋め込まれ、エージェントは search_knowledge と get_document のツールで検索します。ライブのコネクタソース(Google Docs、Notion)は毎回その場で読み取られるため、エージェントは常に最新版を見ます。
ソースをエージェントに紐づけるとき、すべてのドキュメントを対象にするか、選んだものだけに絞るかを指定できます。Google や Notion のソースを追加すると、エージェントに必要な読み取りツールが自動でリンクされます。
静的とライブ、どちらを選ぶか
判断の基準はひとつ、その内容が変わるかどうかです。静的な内容(ポリシー、FAQ、マニュアル、ヘルプセンターの記事)は、一度アップロードするかインデックス化しておくのが最適です。動的な内容(価格表、当番表、毎週変わるもの)は、ライブのコネクタソースとして追加し、古いスナップショットではなく最新版をエージェントが読むようにするのが最適です。
これは検索拡張生成を Macha に落とし込んだものです。エージェントは学習データから推測するのではなく、あなたのドキュメントに根拠を置いて回答します。
よくある質問
「データソース」と「ナレッジソース」は同じものですか?
はい。同じ機能の 2 つの呼び名です。Sources ページではナレッジソースと表記していますが、概念はまったく同じです。
データソースとコネクタはどう違いますか?
コネクタは、エージェントが外部ツールでアクションを実行するためのものです。データソースは、エージェントが読むための知識を与えるものです。多くのエージェントは両方を同時に使います。
関連用語
コネクタ
コネクタは、Macha に標準搭載された連携です。チームがすでに使っているツール、たとえば Zendesk、Freshdesk、Gorgias、Front、Shopify、Stripe、Slack、Confluence、Notion、Google Workspace などを接続すると、Macha はそれを、エージェントが使えるツール群に変えます。.
検索拡張生成(RAG)
検索拡張生成(RAG)とは、AI モデルが問い合わせの時点で自社のナレッジソースから関連情報を取得し、それに基づいて回答を組み立てる手法です。学習時に記憶した内容だけに頼らずに済みます。.
ナレッジベース
ナレッジベースとは、操作手順、FAQ、トラブルシューティングガイド、ポリシーなどの記事を構造化し、検索できるようにまとめた資料庫です。顧客や担当者が、サポートに直接問い合わせることなく答えを見つけられるようにします。.
グラウンディング(根拠づけ)
グラウンディングとは、AI モデルの回答を、自社のドキュメント、ライブデータ、ナレッジベースといった検証済みの情報源に結びつけ、モデルの推測ではなく実際の事実を反映させる取り組みです。.
アイデアを実装に
Macha は既に運用中のヘルプデスク (Zendesk、Freshdesk、Front、Intercom、Gorgias) の上に載る AI エージェント層です。
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