ベクターデータベース
AIスコープはナレッジベースです。ドキュメントを追加すると、MonoChat がそれを小さな断片に分割し、エンベディングモデルで各断片をベクターに変換して、ベクターデータベースに保存します。お客様が質問すると、AI はベクターデータベースから意味の近い文章を検索し、それに基づいて回答します。
設定 › オートメーション › AIベクターDBクライアントには、AIスコープで使えるベクターデータベースが一覧表示されます。
MonoChat が提供するベクターデータベースとお客様自身のもの
AIモデルと同様に、一覧には、MonoChat が提供しすべてのワークスペースで利用できる（読み取り専用の）ベクターデータベースと、ご自身で接続したものが含まれます。MonoChat が提供するもので問題なければ、ご自身で追加する必要はありません。AIスコープの作成時に選択するだけです。
ベクターを、ご自身が管理するインフラストラクチャに保存したい場合は、独自のデータベースを接続してください。
対応プロバイダー
MonoChat は現在、Chroma（セルフホストまたはホステッド。サーバーに MonoChat から到達できる必要があります）に接続できます。
ベクターデータベースを接続する
- 設定 › オートメーション › AIベクターDBクライアントに移動し、+（作成）をクリックします。
- 名前を入力し、必要に応じて説明も入力します。
- プロバイダーを選択します。
- 接続用のフィールドを入力し、保存をクリックします。
| フィールド | 説明 |
|---|---|
| パス | Chroma サーバーの URL。例: https://chromadb.example.com。 |
| Chroma トークン（x-chroma-token）- 任意 | サーバーが要求する場合のトークン。x-chroma-token ヘッダーで送信されます。 |
| データベース名 | 使用する Chroma データベース。 |
| 組織名 | 使用する Chroma テナント。 |
テナントまたはデータベースがまだ存在しない場合、MonoChat はサーバーに初めて書き込むときにそれを作成します。データベース内では、MonoChat はワークスペースとエンベディングモデルごとに 1 つのコレクションを保持します。
AIスコープで使う
ベクターデータベースは、AIスコープの作成時に選択します。
- 設定 › オートメーション › AIスコープに移動し、スコープを作成します。
- AIベクターDBクライアントで、ベクターデータベースを選択します。
- AIモデルで、エンベディングモデル（埋め込み機能を持つモデル）を選択します。
- 必要に応じて、音声ドキュメント用の音声認識AIモデルを選択し、検索時に使う距離タイプと距離しきい値を設定します。
ベクターデータベースとエンベディングモデルは、スコープの作成後に変更できません。保存されたベクターは、そのデータベース内のそのモデルに対してのみ意味を持つためです。ナレッジベースを移行するには、新しいスコープを作成し、ドキュメントをもう一度追加してください。
その後、AIスコープは AI チャット補完を作成ノード（AI スコープ設定）と、AI エージェントノードで使われます。AI エージェントノードでは、エージェントが呼び出せるナレッジベース検索ツールになります。AI エージェントをご覧ください。
権限
アクセスは、ロールの権限であるオートメーション内の AI ベクトルデータベースクライアントの閲覧 / 作成 / 更新 / 削除で制御されます。ロールをご覧ください。