大規模言語モデル (LLM) は、非公開のナレッジに関する質問に直接回答できません。Model Studio を使用すると、独自のドキュメントをエージェントアプリケーションに接続できます(コード不要)。これにより、ユーザーは一般的または架空の応答ではなく、正確かつ根拠のある回答を得られます。
導入前と導入後
ナレッジベースなし 専用のナレッジベースがない場合、LLM は「Alibaba Cloud Model Studio スマートフォン」に関する質問に正確に回答できません。 ![]() | ナレッジベースあり 専用のナレッジベースがある場合、LLM は「Alibaba Cloud Model Studio スマートフォン」に関する質問に正確に回答します。 ![]() |
ステップ 1:エージェントアプリケーションの作成 (約 1 分)
| ![]() |
| ![]() |
| ![]() |
| ![]() ![]() |
| ![]() |
ステップ 2:ナレッジベースの構築 (約 3 分)
LLM には固定のコンテキストウィンドウがあり、一度にすべてのドキュメントライブラリを処理することはできません。ナレッジベースは、ドキュメントをインデックス化し、ユーザーが質問をした際に関連する部分のみを取得することでこの課題を解決します。この手法は検索拡張生成 (RAG) と呼ばれます。このステップでは、ドキュメントをアップロードしてナレッジベースを作成します。
ナレッジドキュメントのアップロード
| ![]() |
| ![]() |
| ![]() |
ナレッジベースの作成
| ![]() |
| ![]() |
| ![]() |
| ![]() |
| ![]() |
ステップ 3:ナレッジベースの接続と公開 (約 1 分)
| ![]() |
| ![]() |
| ![]() |
| ![]() |
次のステップ
- プロンプトエンジニアリング、プラグイン、その他のアプリケーション機能について詳しくは、「エージェントアプリケーション」をご参照ください。
- 外部ツールとの統合や複雑なワークフローの自動化については、「ワークフローアプリケーション」および機能比較については「アプリケーションタイプ」をご参照ください。
- API を使用して複雑なインタラクションロジックを持つ完全にカスタマイズされた RAG アプリケーションを構築するには、「Assistant API (レガシー)」をご参照ください。




















