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FAQ・社内ナレッジ検索でも重要なのは「データ構造」

最近は、

• FAQ
• 社内ナレッジ
• マニュアル検索

などを、
AIで検索したいという相談もかなり増えています。

ただ実際は、

「資料を入れれば動く」

わけではありません。

例えば、

• PDFをそのまま投入
• PPTをそのままRAG化
• 長文マニュアルを丸ごと登録

などをすると、
かなりズレた回答になることがあります。

実際、
私も最初は：

• スライド単位で分断
• 文脈不足
• 人間向け資料

などが原因で、
かなり精度が不安定になりました。

そのため最近は、

「AIに合わせてデータを設計する」

ことをかなり重視しています。

例えば：

• Chunkサイズ
• 文脈維持
• JSON構造化
• タグ分離
• FAQ化

などです。

特に、

「人間に分かりやすい」

と、

「AIに分かりやすい」

はかなり違います。

最近は、
Dify × RAG × Spreadsheet を組み合わせながら、
実務向けの構成を色々試しています。