ドキュメントをアップロードし、ハイブリッド検索によって大規模言語モデル (LLM) に高精度なコンテキストを提供します。サーバーを管理する必要はありません。
Knowledge Storage Service とは
Knowledge Storage Service は、Tablestore 上に構築されたフルマネージドの検索拡張生成 (RAG) サービスです。ドキュメントのインポート、解析、チャンキング、ベクトル化、ハイブリッド検索までのエンドツーエンドのパイプラインを提供し、LLM に高精度なコンテキストを提供します。
本サービスはサーバーレスアーキテクチャを採用しています。API を呼び出してナレッジベースを作成し、ドキュメントをアップロードし、検索を実行できます。サーバーのデプロイや保守は不要です。アップロードされたドキュメントは自動的に解析、チャンキングされ、インデックス化されます。
一般的な AI アプリケーションでは、Knowledge Storage Service が、LLM に必要なナレッジの保存、インデックス化、取得を担います。
現在サポートされているリージョン：中国 (北京)、中国 (上海)、中国 (杭州)、中国 (深圳)、中国 (香港)、シンガポール。ワークロードに最も近いリージョンを選択してください。
ユースケース
エンタープライズナレッジ Q&A
製品ドキュメント、技術マニュアル、FAQ、ポリシーをナレッジベースにインポートし、LLM と組み合わせてインテリジェントな Q&A システムを構築します。システムは関連するチャンクを取得し、根拠に基づく正確な回答を生成します。カスタマーサポート、人事、法務、IT 運用など、さまざまな部門に適用できます。
インテリジェントなドキュメント検索と要約
キーワード検索を、ユーザーの意図を理解して意味的に関連するチャンクを返すベクトル検索に置き換えます。さらに、時間、カテゴリ、作成者などのディメンションによるメタデータフィルタリングと組み合わせることで、精度の高い取得を実現します。
マルチテナント SaaS ナレッジベース
サブスペースの仕組みを使用して、単一のナレッジベース内で異なるテナント (ユーザー、部門、または顧客) のデータを分離します。各テナントは自分のサブスペースのみを検索できます。ナレッジベースを分けることなく、組み込みのデータ分離を実現します。
RAG パイプラインの統合
LangChain や LlamaIndex などのフレームワークと組み合わせ、検索拡張生成 (RAG) アーキテクチャにおける検索レイヤーとして Knowledge Storage Service を使用します。ドキュメントをインポートし、推論時に Retrieve API を呼び出し、結果をプロンプトに追加してから LLM に送信します。
コンプライアンス文書の管理
金融、医療、政府機関向けのコンプライアンス文書を管理します。すべてのデータはお客様自身のクラウドアカウント内に保持されます。これによりデータレジデンシー要件を満たします。カテゴリ、バージョン、有効期限などのメタデータでドキュメントにタグ付けし、これらの属性でフィルタリングして精度の高い取得を行えます。
主な強み
サーバーレスで即利用可能
完全サーバーレスです。API 呼び出しだけでナレッジベースの作成、ドキュメントのアップロード、検索の実行ができます。サーバーのプロビジョニングやキャパシティ管理は不要です。本番環境対応のシステムを、数回の API 呼び出しでセットアップできます。
最低利用要件なしの従量課金
最小スペックや最低利用金額の要件はありません。ストレージとコンピューティングは実際の使用量に応じて個別に課金されます。トラフィックが少ない期間のコストはほぼゼロになり、ピーク時には自動的にスケールします。アイドルリソースに対する課金は発生しません。
上限のない大規模スケール
単一のナレッジベースで、デフォルトで最大 1 億件のドキュメントをサポートします。キャパシティプランニングなしで、小規模な PoC からエンタープライズグレードのリポジトリへ拡張できます。Tablestore の分散アーキテクチャにより、キャパシティのボトルネックなく水平スケーリングを実現します。
フルマネージドのナレッジパイプライン
ドキュメントをアップロードするだけで、解析、インテリジェントなチャンキング、埋め込み、インデックス化を自動的に処理します。サポート形式：PDF、Word (doc/docx)、Excel (xls/xlsx)、PowerPoint (ppt/pptx)、プレーンテキスト (txt)、Markdown (md)。処理パイプラインの構築、埋め込みモデルのデプロイ、ベクトルインデックスの保守は不要です。本サービスがナレッジベースのライフサイクル全体を管理します。
データの完全な所有権
すべてのデータ (生データ、中間データ、結果データ) は、お客様自身のクラウドアカウント (OSS バケットまたは Tablestore インスタンス) に保存されます。本サービスがお客様のデータを保持または複製することはありません。お客様はデータの完全な所有権を保持できます。このアーキテクチャにより、金融、政府機関、医療などの規制産業におけるコンプライアンス要件を満たします。
高精度な取得のための柔軟な再ランキング
3 つの組み込み再ランキング戦略 (Reciprocal Rank Fusion (RRF)、加重融合、モデルベースの再ランキング) により、複数のディメンションにわたって結果を精緻化し、最も関連性の高いコンテンツを優先して提示します。ハイブリッド検索は、ベクトル検索 (意味的類似性) と全文検索 (完全一致のキーワードマッチ) を組み合わせ、取得範囲を最大化します。
オープンでカスタマイズ可能
すべてのコアモジュールを API とパラメータで設定できます。埋め込みモデルの選択 (組み込みの Model Studio またはカスタムモデル)、検索戦略 (タイプ、取得件数、再ランキング手法)、メタデータフィルタリング、チャンク単位のコンテンツ編集と状態管理を制御できます。
セルフマネージドソリューションとの比較
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項目 |
Knowledge Storage Service |
セルフマネージドソリューション (オープンソース RAG) |
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デプロイ |
サーバーレス。API 呼び出しで即利用可能 |
最小ハードウェア要件を満たすセルフマネージドデプロイ |
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依存関係 |
なし。OSS と Tablestore のコンポーネントは Alibaba Cloud がフルマネージドで提供します |
セルフマネージドの Elasticsearch、MySQL、Redis、MinIO など |
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運用 |
自動キャパシティスケーリングによりメンテナンス不要 |
複数コンポーネントにわたる継続的なアップグレード、監視、障害復旧が必要 |
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課金 |
従量課金。未使用時はコスト 0 |
ソフトウェアは無償ですが、サーバー、ストレージ、帯域幅のコストが発生します |
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ドキュメント処理 |
完全自動 (アップロード、解析、チャンク化、ベクトル化、インデックス化) |
解析テンプレートとチャンキング戦略を手動で設定 |
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データセキュリティ |
データはお客様自身の OSS または Tablestore アカウントに保存されます |
セルフマネージドサーバー。セキュリティは運用に依存 |
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マルチテナント |
サブスペースを組み込みでサポート。すぐに利用可能 |
分離のためのカスタム設計が必要 |
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埋め込み |
組み込みの Model Studio モデル (設定不要) とカスタムモデルをサポート |
モデル API キーをセルフマネージドで設定 |
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設定の複雑さ |
すべてのパラメータに最適化済みのデフォルト値があり、設定不要ですぐに利用可能 |
学習とチューニングが必要なパラメータが多く、オンボーディングコストが高い |