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概要

プロジェクト（Project）は、用途ごとにナレッジを分離する実行単位です。すべてのリソース（ナレッジ、エピソード、チャットボット）はプロジェクトに属します。

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なぜプロジェクト単位で分けるのか

1つの組織でも複数の用途があります。
  • 製品Aのサポートナレッジ
  • 社内ルール集
  • 技術ドキュメント
これらを1つのナレッジベースに混ぜると、検索ノイズが増え、関連性の低い情報がヒットしてしまいます。プロジェクト単位で分離することで、用途に応じた独立したナレッジベースを構築できます。

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プロジェクトの構造

プロジェクト
├── 設定
│   ├── 名前・説明
│   └── LLMモデル設定
├── ナレッジ
│   ├── Knowledge（確定した事実）
│   └── SourceContent（ドキュメント）
├── エピソード
│   ├── Episode（会話・操作履歴）
│   └── Topic（エピソードのサマリー）
└── チャットボット
    └── Widgetベースの対話システム

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リソースの所属

すべてのリソースは必ず1つのプロジェクトに属します。
リソース説明
Knowledge確定した事実・エンティティ
SourceContentドキュメントのチャンク
Episode会話・操作履歴
Topicエピソードのグループ化・サマリー
チャットボットWidgetベースの対話システム
リソースをプロジェクト間で移動することはできません。別のプロジェクトで使用する場合は、再度登録が必要です。

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プロジェクト設定

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基本設定

  • 名前: プロジェクトの識別名（例: 「製品サポート」）
  • 説明: メモ・用途の説明

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LLMモデル設定

プロジェクトごとに使用するLLMモデルを設定できます。Neuradexは6つ以上のLLMプロバイダーをサポートしており、アクションの種類に応じて異なるモデルを使い分けることが可能です。

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対応プロバイダー

プロバイダー主要モデル
OpenAIGPT-4o, GPT-4o-mini
AnthropicClaude 4 Opus, Sonnet
GoogleGemini Pro, Flash
Groq高速推論に特化
Fireworks最適化された推論
xAIGrok

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アクション別モデル設定

アクション説明推奨
Chat司書・チャットボットでの対話精度重視（GPT-4o, Claude）
Embeddingナレッジのベクトル化高品質な埋め込みモデル
ナレッジ抽出ドキュメントからのナレッジ生成構造化出力対応モデル
エンリッチメント要約・タグ生成コスト効率重視
用途によって最適なモデルは異なります。技術文書には精度重視のモデル、FAQには速度重視のモデルなど、プロジェクトの性質に合わせて選択できます。プロバイダーの切り替えはコード変更不要で、ダッシュボードから即座に反映されます。

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所有者

プロジェクトは以下のいずれかに所有されます。
所有者説明
個人そのユーザーのみがアクセス可能
組織組織のメンバーがアクセス可能

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ユースケース例

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企業での活用

株式会社Example
├── 製品サポート（プロジェクト）
│   ├── FAQ、マニュアルをナレッジ化
│   └── サポートチャットボットを設置
├── 社内Wiki（プロジェクト）
│   ├── 社内規則、手続きをナレッジ化
│   └── 司書で社員からの質問に対応
└── 開発ドキュメント（プロジェクト）
    ├── API仕様、設計書をナレッジ化
    └── 開発者向けチャットボット

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個人での活用

個人ユーザー
├── 読書メモ（プロジェクト）
│   └── 本の要点をナレッジとして蓄積
└── 学習ノート（プロジェクト）
    └── 学習内容をエピソードとして記録

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次のステップ

司書

AIアシスタントとの対話

データタイプ

4つのデータタイプを理解