コンテンツを整理・簡素化するだけでなく、検索性能を向上させるためにドキュメントを強化する有効な方法があります。その中でも特に効果的なのが、コンテキストやメタデータを追加することです。

まずはメタデータについて説明します。メタデータとは、ドキュメント自体に関する情報、例えばタイトル、著者、日付、トピックなどを指します。これらの情報を含めることで、エージェントが特定の識別子に基づいてドキュメントを検索しやすくなります。たとえば、特定の著者が扱ったトピックをユーザーが検索した場合、メタデータが埋め込まれていればAIは該当ドキュメントを素早く特定できます。

また、ファイル内で使われているキーワードやトピックを定義しておくのも有効です。ドキュメントやセクションの冒頭で、よく使われるキーワードの簡潔な定義を記載してみましょう。この用語集があることで、内容がより明確になり、情報検索の精度も向上します。

次に、ドキュメントの要約についてです。各ドキュメントの冒頭や末尾に要約を記載することで、エージェントがより広い視点からの質問にも対応しやすくなります。要約は主なポイントを簡潔にまとめており、AIがドキュメントの内容を素早く把握するのに役立ちます。

ドキュメント内にメタデータ、要約、定義を追加することで、LLMは内容をより深く理解できるようになります。これらの工夫により、エージェントがユーザーの質問に正確かつ効率的に対応できるようになります。

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