高度な設定を使用したベクトル検索インデックスの作成

生成 AI 機能の Agentforce の有効化 (省略可能)

検索種別とソースオブジェクトの選択

開始するには、実行する検索の種類を指定し、ソース DMO を選択します。

1. アプリケーションランチャーで、[Data Cloud] を選択します。
2. 検索インデックス> [新規] をクリックします。
3. [高度な設定]> [次へ] をクリックします。
4. [検索種別] で [ベクトル検索] を選択します。
5. データスペースとソースオブジェクトを選択します。
   

   メモ 1 つ以上の外部 DLO からのマッピングがある DMO は、それらのすべての外部 DLO でキャッシュが有効になっている場合にのみデータソースとして使用できます。詳細は、「データフェデレーションのキャッシュ」を参照してください。
6. [次へ] をクリックします。

解析とビジュアルデータの前処理の設定

次に、非構造化ドキュメントからチャンク用のテキスト、メタデータ、テーブル、画像を抽出して準備します。

1. [解析] ページで、次のいずれかのオプションを選択します。

   デフォルトパーサー	組み込み設定でテキストを抽出します。
   LLM ベースのパーサー	LLM を使用して、すべてのテキスト、画像、その他の視覚要素を抽出します。
   Docling Parser	Docling Parser を使用して、画像、テーブル、ドキュメントレイアウトからテキストを抽出します。

2. [Default Parser (デフォルトパーサー)] を選択した場合は、[Next (次へ)] をクリックします
3. LLM を使用して文書を解析する場合は、次の手順を実行します。
   1. ドロップダウンリストから、適切なモデルを選択します。
   2. デフォルトのプロンプトをそのまま使用するか、特定の使用事例に合わせて編集します。
      使用事例とドキュメントに合わせてプロンプトをカスタマイズすることを強くお勧めします。
   3. [次へ] をクリックします。
4. Docling パーサーを選択する場合は、[次へ] をクリックします。
   デフォルトでは、追加の前処理は無効になっています。必要に応じて、画像や複雑なテーブルを解析するチャンク戦略を設定するときに、画像処理を有効にします。
5. デフォルトのパーサーを選択した場合は、[前処理] ページで次のいずれかのオプションを選択します。

   前処理なし	解析されたテキストおよびビジュアルデータをそのまま使用します。
   LLM ベースのビジュアルデータ前処理	LLM を使用してビジュアルデータからコンテキストを取得します。(前のステップでデフォルトのパーサーを選択した場合のみ使用可能)。

6. [前処理なし] を選択した場合は、[次へ] をクリックします。
7. LLM を使用してドキュメントを前処理する場合は、次の手順を実行します。
   1. ドロップダウンリストから、適切なモデルを選択します。
   2. デフォルトのプロンプトをそのまま使用するか、特定の使用事例に合わせて編集します。
      使用事例とドキュメントに合わせてプロンプトをカスタマイズすることを強くお勧めします。
   3. [次へ] をクリックします。

チャンクとベクトル化の設定

次に、データのチャンクを設定し、埋め込みモデルを選択して各チャンクの検索可能なベクトルを作成します。

1. 検索インデックスが DMO 上にある場合は、[チャンク] ページでチャンクするフィールドとチャンク戦略を選択します。
   1. フィールドを追加または削除するには、[フィールドの管理] をクリックして作業を保存します。
      検索インデックスでは、チャンクの日付項目と日時項目はサポートされていません。チャンクデータに使用できるのは、数値項目とテキスト項目のみです。
   2. (省略可能) チャンク戦略を更新し、設定を変更します。
   3. 検索インデックスに含める添付ファイルがある Salesforce オブジェクトの DMO 上にある場合は、[Include Attachments (添付ファイルを含める)] をクリックして ContentDocumentVersion UDMO を選択します。
   4. ファイル拡張子を追加するか、ファイルの種類に基づいてチャンク戦略を設定します。新しいファイル タイプのファイル拡張子を追加するには、[Add File Extension (ファイル拡張子の追加)] をクリックし、必要に応じてチャンク戦略を更新し、既存のファイル タイプの設定を変更します。
   5. (省略可能) チャンクにフィールドを追加するには、[各チャンクの先頭にフィールドを追加] 切り替えボタンをオンにして、リストからフィールドを選択します。最大 2 つの項目を追加できます。
   6. 生成されたチャンクを追加のメタデータで強化するには、[コンテンツチャンクを強化] 切り替えを有効にします。
   7. [次へ] をクリックします。
2. 検索インデックスが UDMO 上にある場合は、ファイル拡張子を追加するか、ファイル タイプに基づいてチャンク戦略を設定します。
   1. 新しいファイル形式のファイル拡張子を追加するには、[Add File Extension (ファイル拡張子を追加)] をクリックします。処理する画像がある場合は、JPEG、JPG、PNG ファイル拡張子を追加します。
   2. (省略可能) チャンク戦略を更新し、既存のファイルの種類の設定を変更します。

      JPEG、JPG、PNG などの拡張子を持つファイルの場合、画像処理はデフォルトで有効になっています。PDF ファイルの画像処理を含めるには、画像処理を有効にします。

      前のステップで [LLM ベースの解析] または [LLM ベースのビジュアルデータ前処理] を選択した場合、有効にしても画像処理は適用されません。
   3. (省略可能) チャンクにフィールドを追加するには、[各チャンクの先頭にフィールドを追加] 切り替えボタンをオンにして、リストからフィールドを選択します。最大 2 つの項目を追加できます。
   4. 生成されたチャンクを追加のメタデータで強化するには、[コンテンツチャンクを強化] 切り替えを有効にします。
   5. Docling パーサーを選択した場合、必要に応じて LLM ベースの画像処理をオンにして、LLM を使用して画像や複雑なテーブルを解析できます。テーブルを使用したデータ抽出を改善するには、[セクション対応チャンク] を選択します。セクション対応チャンクでは、テーブルチャンク間でヘッダー情報を保持するなど、テーブルを最適に処理します。サポートされるファイル形式の詳細については、「Docling Parser」を参照してください。
3. 文字起こしするオーディオまたはビデオ ファイルがある場合は、[設定(Configure)] をクリックし、文字起こしウィンドウで次を選択します。
   1. ドロップダウンからデフォルトの文字起こしモデルを選択します。
   2. タイムスタンプを各話者エントリに追加するには、[タイムスタンプを含める] を選択します。
4. [次へ] をクリックします。
5. [ベクトル化] ページのドロップダウンリストから埋め込みモデルを選択し、[次へ] をクリックします。検索インデックスに処理する画像が含まれている場合は、適切な埋め込みモデル (ベータ) を選択します。

   このモデルでは、検索結果を作成するときに、Data 360 で非構造化データオブジェクトの意味的な関連性をどのように測定するかを決定します。

絞り込み用の項目の設定

検索結果の精度と関連性を高めるために、ユーザーが検索を絞り込むために使用できる項目を指定します。

1. [絞り込みの項目] ページで、必要に応じてソースオブジェクトまたは関連オブジェクトの項目を追加して、検索を絞り込む方法を増やします。最大 10 個の検索条件項目を選択できます。

   Data 360 では、ベクトル埋め込みを生成するときに事前検索条件項目が選択されます。これらの事前絞り込み項目の値を変更すると、ベクトル埋め込みを生成または更新するときに Data 360 によって値が選択されます。取得元オブジェクトと関連オブジェクト間のオブジェクトリレーションのカーディナリティは、1:1 または N:1 である必要があります。

   たとえば、インデックス付けされた非構造化データにケースの会話トランスクリプトが含まれている場合、ケースオブジェクトの [状況] 項目で絞り込むと、会話トランスクリプトを検索するときのセマンティック検索結果の関連性を改善できます。

2. [次へ] をクリックします。

インデックスの確認と作成

1. 設定と対象データモデルオブジェクトを確認します。
2. [保存] をクリックします。