概要

Casibaseでは、ベクトルはそのコア強みの一つです。 ベクトル技術は、知識表現と検索において重要な役割を果たし、店舗機能と組み合わせることによって重要な役割を果たします。 テキストや画像などのデータを高密度ベクトルに変換するCasibaseは、効率的な類似性検索とデータ解析を可能にします。

ベクトルの定義に関する情報は、以前のドキュメントのコアコンセプトセクションを参照してください。

Casibaseにおけるベクトル技術の応用

知識埋め込み

ユーザーは様々な形式（例：TXT、Markdown、Docx、PDFなど）のファイルをアップロードできます また、埋め込み手法（例：Word2Vec、GloVe、BERTなど）を選択できます 知識とそれに対応するベクトルを生成します。 これらのベクトルは、高速な検索や照会のためにベクトルデータベースに保存されます。

類似検索

Casibaseは知識をベクトルに変換し、ベクトルデータベースに保存します。 このベクトル表現は強力な類似検索機能をサポートしており、ユーザーがコンテキストや内容に基づいて迅速に関連情報を見つけることを可能にします。

When you chat with a knowledge base, the system automatically finds and ranks the most relevant document fragments based on semantic similarity. Each chat response includes a knowledge sources button that shows exactly which parts of your documents were used to generate the answer, along with relevance scores displayed as percentages. This transparency helps you understand and verify the AI's reasoning while providing quick access to source materials.