根拠を見つける
Dzen Chat は、インデックスされたサイトと文書から質問に最も合う断片を検索します。ナレッジベース全体をモデルに送ることはありません。
Dzen Chat 技術仕様
セキュリティ、プラットフォーム、エンジニアリングチームのための実装リファレンスです。Dzen Chat 内で何が動き、知識をどう処理し、データがどこにあり、どの制御が各回答を制約するかを説明します。
検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation）：取得した根拠を使って回答する。
RAG は検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation）の略です。AI モデルが回答を書く前に、システムは承認済みナレッジベースから関連する断片を取り出し、モデルの作業コンテキストに加えます。
限定されたコンテキストを組み立てる
選ばれた情報源、最近の会話、回答ポリシーを制御されたコンテキストにまとめます。ランキングと関連性のルールが含める価値を判断します。
説明し、引用する
選択した AI プロバイダーが、そのコンテキストから回答を作成します。Dzen Chat は情報源のデータを保持し、訪問者を元の資料へ戻せるようにします。
データがシステムを通る流れを追う。
フローを選ぶと、その段階で何が起きるかを確認できます。画面は、バックグラウンドのインデックス作成とライブチャット要求の実際の分離を表します。
1情報源サイト・ファイル・ナレッジシステム・API
2クローラーと抽出器検出・取得・抽出・変更時の更新
3インデックスパイプライン分割・重複除去・埋め込み作成
4ナレッジストアPostgreSQL・pgvector・メタデータ
初回のインデックス作成と情報源の更新は、Redis キューを介したバックグラウンドワーカーで実行されます。新規または変更されたコンテンツのために、訪問者をクロールやベクトル作成で待たせません。
1質問言語とクエリプロファイル
23 つの検索経路ベクトル・全文・グラフ
3統合と再ランキングRRF・クロスエンコーダー・関連性ルール
4根拠セット選択された抜粋と情報源リンク
検索層は、異なる表現への意味的類似性、正確な用語への全文検索、エンティティと文書の関係へのグラフ探索を組み合わせます。
1会話の末尾直近の会話コンテキスト
2ポリシーと根拠カバレッジルール・選択された抜粋
3AI プロバイダーストリーミング生成
4回答と引用情報源リンク・フィードバック・次の行動
モデルには Web サイト全体ではなく、準備された限定コンテキストを渡します。回答は、その根拠となった資料につながったままです。
1利用チャット・ユーザー・時系列のメッセージ
2会話履歴質問・会話の流れ・フィードバック
3回答品質情報源ヒット・高評価・低評価
4実務上の洞察繰り返されるニーズ・不足・次の行動
管理者は、人々が何を尋ね、サービスがどう使われ、どの回答にフィードバックが付くかを確認できます。チャットの活動は、コンテンツ、情報源、サポート運用を改善する根拠になります。
回答コンテキストの組み立て方。
各質問について、Dzen Chat は関連する会話の末尾と、ナレッジベースからの新しい根拠セットを組み合わせます。コンテキスト予算がプロンプトを集中させ、画面用の情報源データを保持します。
年間プランにはチームメンバーの追加枠が含まれますか？
ベクトル + 全文 + グラフ検索・統合・再ランキング・4 件の情報源を選択
会話の末尾 + 選択された根拠 + 限定コンテキスト内の回答ポリシー
チームの基本枠が含まれます。追加の席はワークスペース設定から追加できます。料金とプラン管理・情報源を引用
席はどこで追加できますか？・請求担当者を変更できますか？
生のコンテンツから、維持されるナレッジインデックスへ。
検出して取得する
情報源には、Web サイト、サイトマップ、選択した URL、文書、ナレッジシステム、独自 API コネクターを利用できます。クローラーは適切なコンテンツを検出し、情報源のルールに従い、状態を記録し、変更を非同期で更新します。
役立つ構造を抽出する
HTML は利用可能なコンテンツに変換されます。対応文書は拡張子だけで判断しません。見出し、段落、表、メタデータをインデックスへ取り込みます。
ノイズと重複を除外する
価値が低い、過大な、または重複するコンテンツを新しい知識として扱いません。コンテンツハッシュ、ページシングル、チャンクハッシュにより、繰り返しのテンプレートや重複した断片を除きます。
文脈を保って分割する
コンテンツを、セクションパス、見出し、位置、エンティティ、文書メタデータを持つ検索可能な断片に分割します。これにより、文章がどこに属するかを説明できます。
埋め込みを作成して保存する
専用ワーカーが埋め込みを作成し、断片、ベクトル、メタデータを pgvector を備えた PostgreSQL に保存します。変更のない断片は既存の埋め込みを再利用できます。
観測して更新する
情報源、クロール、埋め込みの状態は管理者に見え続けます。更新と再インデックスにより、情報源が変わってもナレッジ層を最新に保ちます。
Dzen Chat をプロダクトの自然な一部にする。
管理画面により、チームはウィジェットの色、起動トリガー、提案質問、会話の口調、歓迎メッセージ、文脈に沿った招待を完全に制御できます。ブランド、ページ、オーディエンスに合わせて各会話を設計します。
ページの文脈から適切な会話を始める。
ウィジェットの視覚言語、歓迎メッセージ、提案質問、起動ルールを、サイトと訪問者の目的に合わせて設定します。
プライベートデプロイのための LDAP と Active Directory。
管理者は企業ディレクトリで認証できます。任意のグループルール、サービスアカウント検索、TLS 設定にも対応します。ディレクトリユーザーについてローカルパスワードを制限できます。
検索は、単一のスコアリング方法ではなく根拠を使う。
意味検索
質問とナレッジの断片をベクトルとして表現します。この経路は、訪問者の表現が情報源の表現と異なる場合にも関連資料を見つけます。
語彙検索
全文検索はタイトル、URL パス、見出し、エンティティ用語、コンテンツを評価します。製品名、正確な用語、重要な表現に役立ちます。
根拠の選択
候補リストは Reciprocal Rank Fusion で統合され、コンパクトなコンテキストを組み立てる前にクロスエンコーダーと関連性ルールで評価されます。
グラフ検索：ナレッジソース間の関係を使う。
エンティティと文書のつながりをたどり、単独の断片では見逃し得る補助的な文脈を明らかにします。グラフの結果はランキング前にベクトル候補と全文候補に統合され、回答は意味的類似性とナレッジベースの構造の両方を使えます。
環境に合う AI 接続を選ぶ。
検索とナレッジ層は Dzen Chat の管理下に残ります。OpenAI 互換 API を持つ任意のプロバイダーを含め、顧客の言語、ポリシー、インフラ要件に合う生成プロバイダーを選択できます。
- OpenAI
- GigaChat
YandexGPT
OpenRouter- OpenAI-compatible
Anthropic
Gemini
xAI
Mistral AI
NVIDIA NIM
Perplexity
Hugging Face
DeepSeek
Qwen
Baidu AI
Doubao
SAP AI
Cloudflare Workers AI
OpenAI 互換
BYOM・独自モデルを持ち込む：要件に合う手段を使う。
プライベートデプロイでは、Dzen Chat を自社のモデルエンドポイントまたは企業 AI ゲートウェイに接続できます。生成モデル、資格情報、ネットワーク経路は企業境界内に残り、Dzen Chat は検索コンテキスト、オーケストレーション、訪問者体験を提供します。
想定外の要求と安全でない出力から保護する。
ガードレールは生成前後の会話を制限します。承認済み知識に根ざし、想定した範囲内に収め、訪問者にとって安全な回答を支援します。
根拠に基づく回答。
モデルは引用 ID を持つ限定された根拠セットを受け取り、この回答に提供された情報源だけを引用できます。
範囲の境界。
プロンプト検査により、アシスタントを設定された製品、サービス、サポート、ナレッジベースの範囲内に保ちます。
安全でない要求への制御。
個人情報、モデレーション、プロンプトインジェクション、ジェイルブレイクの検査により、不適切な入力を生成前に止められます。
出力検査と追跡可能性。
出力検査にも同じ安全境界を適用し、ブロックされたイベントとその理由をプロジェクト履歴に残して確認できます。
自社の境界内にある完全な RAG システム。
Dzen Chat は自社インフラで稼働できます。公開ウィジェット、管理画面、インデックスワーカー、ナレッジストアはいずれも管理されたネットワーク境界内に残ります。情報源とトラフィックに合わせてデプロイ構成を設計します。
顧客ネットワーク・プライベートデプロイ
入口とアイデンティティ
公開ウィジェット・管理アクセス・LDAP / Active Directory
Dzen Chat Web
ウィジェット配信・チャット API・情報源とプロジェクトの管理
参照環境では 2 レプリカインデックスワーカー
クロール・抽出・重複除去・分割・更新
参照環境では 2 ワーカーレプリカ埋め込みと再ランキング
ベクトル作成・関連性評価・検索準備
個別容量を持つ専用プロセスナレッジサービス
ページ・断片・ベクトル・会話状態
キュー・短命な実行データ安全な運用
Readiness と Liveness の検査、内部メトリクス、役割で分けたサービスにより、環境を観測・保守できます。
シークレットを非公開に保つ
資格情報とプロバイダーキーはデプロイシークレットとして渡され、アプリケーションイメージや公開ウィジェットには保存されません。
変化する作業を個別にスケールする
Web トラフィック、インデックスキュー、埋め込み負荷は、ナレッジベースと利用の増加に応じて独立して拡張できます。
回答に、すべての正しい情報源を残す。
チームがすでに使うシステムを接続します。署名付き更新 API により、コネクターは変更イベントを受け、承認済み情報源を更新し、手動の再インデックスなしで新しい知識を Dzen Chat に取り込めます。
Webhook・対象を絞った情報源更新・更新された検索インデックス
Zapier、Make、n8n でノーコードの更新フローを作成できます。独自システムには、その API またはイベントストリームに合わせたコネクターを設定します。
- 自動化ブリッジ
Zapier
Make
n8n- Any webhook
- ナレッジとコラボレーション
Notion
Google Drive- Amazon S3
- SharePoint
Confluence
Dropbox
Box- OneDrive
- Slack
- Microsoft Teams
- サポート・プロダクト・コンテンツ
Zendesk
Intercom- Freshdesk
HubSpot- Salesforce
Jira
Linear
Contentful
Strapi
Sanity
WordPress
Webflow
Shopify
ReadMe
GitBook
Docusaurus- Custom CMS
- コードとドキュメント
GitHub
GitLab
Bitbucket
ナレッジソースをお持ちください。適切な環境を設計します。
Dzen Chat の実装を提案する前に、情報源の状況、言語要件、AI プロバイダーのポリシー、想定負荷、デプロイ境界を評価します。