知識チェック

RAG では、ドキュメントの取得に完全に依存することで、大規模な言語モデルが不要になります。

RAG を使用すると、エージェントは現在の組織情報で対応を行い、ソースの透明性を提供できます。

RAG は、組織のドキュメントが変更されるたびに言語モデルを自動的に再トレーニングします。

SharePoint Indexed。SharePoint コンテンツを Azure AI Search に事前に処理します。

SharePoint リモート。SharePoint サイトとライブラリにリアルタイムでクエリを実行します。

Azure Blob Storage。BLOB として格納されている SharePoint ファイルに接続します。

機密性の高いフィールドを暗号化し、取得中に機密情報を保護するため。

特定のフィールドまたは属性を優先することで、より重要な結果が優先的に表示されるようにするため。

セマンティック検索のためにドキュメントをチャンクして埋め込む方法を構成する。

適切な指示がない場合、エージェントはナレッジ ベースではなくトレーニング データから回答したり、検証できない応答を提供したり、ソースを引用できなかったりする可能性があります。

命令によって、Foundry IQ が検索結果に適用されるセマンティック ランク付けアルゴリズムが決まります。

この手順により、エージェントは古い情報を検出したときにナレッジ ベースのコンテンツを自動的に更新できます。