RAGチャットボットの作り方（2026年）

チャットボットは、企業とユーザーのやり取りを変革していますが、多くは文脈や正確性の面で課題が残っています。そこで登場するのがリトリーバル拡張生成（RAG）です。

RAGは、知識の検索と自然言語生成の強みを組み合わせ、チャットボットが外部データにアクセスし、正確かつ文脈に合った回答を提供できるようにします。その結果、誤答が減り、リソースの無駄も減少し、より信頼できる応答が得られます。

私たちは過去数年で75万体以上のチャットボットを展開しており、独自の高度なRAGプロセスも導入しています。

このガイドでは、RAG搭載チャットボットの構築手順を、動作の定義からシームレスなデプロイまでご紹介します。‍

RAGチャットボットの活用例

RAG搭載チャットボットを製品やプロジェクト、趣味に導入し始める方へ。知識豊富なチャットボットで強化できる幅広い用途を見てみましょう。

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Botpressを使ったRAGチャットボットの作成はシンプルです。以下のステップで始めましょう。

このチュートリアルでは、ブックトリビアのチャットボットを作成します。完成後は各種連携を使って複数のチャネルに展開できます。

ステップ1：プロジェクトの作成

まず、Botpressで新しいプロジェクトを作成します。ログイン後、「Start from Scratch」テンプレートを選ぶと、完全にカスタマイズできます。

ステップ2：明確な指示セットを書く

指示はRAGチャットボットの動作に不可欠です。Studioの「Instructions」セクションで編集し、情報の取得方法や提示方法を指定します。

指示セットを作成する際は、以下の点を押さえましょう：

• ボットが内部モデルのデータより外部知識ソースを優先するように定義する。
• 回答のトーンやスタイルを例となる会話や返答で示す。

以下は「アパレルサイトFAQ」チャットボットの動作を示す指示セット例です：

Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.

Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.

Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.

Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.

Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.

Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."

Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."

ステップ3：知識ソースを追加

RAGチャットボットを有効にするには、PDFやウェブサイトURL、APIなど、関連する外部知識を接続します。方法は以下の通りです：

1. Botpressの「Knowledge Base」セクションに移動します。
2. ドキュメントをアップロードするか、ウェブサイトのURLをソースとして追加します。
3. Botpressが内容を自動でインデックス化し、小さな知識単位に分割します。

ステップ4：チャットボットのアイデンティティをカスタマイズ

チャットボットの名前や性格を用途に合わせて設定しましょう。この工程は、チャットボットがChatGPTやClaudeと誤認されないためにも重要です。

1. 「Bot Details」へ移動します。
2. 「Generate」をクリックすると、指示やデータに基づいてチャットボットのアイデンティティが自動生成されます。手動で作成することも可能です。

ステップ5：チャットボットを公開

チャットボットはプレビューや共有が可能な状態になりました。アクセスやテストの方法は以下の通りです：

1. Botpress Studioで「Publish」をクリックし、RAGチャットボットを公開します。
2. リンクをコピーして、会話を始めましょう！

ステップ6：チャットボットの見た目をカスタマイズ

ブランドやトーンに合わせてWebチャットをさらにカスタマイズしたい場合は、「Share」から「Customize Webchat」をクリックしてください。

今すぐRAGチャットボットを構築しよう

RAG搭載チャットボットは、企業が正確かつリアルタイムな回答を提供し、業務効率化やユーザー体験の向上を実現しています。Botpressのツールを使えば、知的なチャットボットを簡単に作成できます。

ワンクリックで知識ベースをアップロードし、Slack、WhatsApp、Notionなどのプラットフォームともシームレスに連携。Botpressなら、数分で強力なRAGチャットボットを展開できます。

今すぐ無料で、より賢く文脈を理解するチャットボットを作りましょう。

よくある質問

1. RAGチャットボットと従来型チャットボットの違いは？

RAGチャットボットと従来型チャットボットの違いは、従来型は静的な応答や事前学習済みモデルに依存するのに対し、RAG（リトリーバル拡張生成）は外部知識ベースから関連データを取得し、それを使ってリアルタイムでより正確な回答を生成する点です。

2. RAGシステムはどのように取得する知識と生成する内容を判断しますか？

RAGシステムは、ユーザーの質問に基づきリトリーバーで最も関連性の高いドキュメントやデータを特定し、その情報を言語モデルに渡して、取得した内容に基づいた回答を生成します。事前学習だけに頼るのではありません。

3. 外部知識ソースをアップロードせずにRAGを使えますか？

技術的には外部知識ソースなしでもRAGを使えますが、それではRAGの本来の利点が失われます。RAGは言語モデルにドメイン固有やリアルタイムのデータを補完するためのものなので、外部知識を省略すると意味がありません。

4. RAGは多言語対応に適していますか？

はい、RAGは多言語対応にも適しています。言語モデルと取得するドキュメントが対象言語に対応していれば、多くの最新LLMやベクターデータベースは多言語のクエリやコンテンツを扱えます。

5. 取得した知識の正確性や関連性はどう測定できますか？

取得した知識の正確性や関連性は、どのドキュメントが取得されたかの記録、生成された回答と正解や専門家のフィードバックとの比較、回答の正確性・ユーザー満足度・クリック率やフォローアップ率などの指標で測定できます。