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🚀 EDDI 6.5.0

19のLLMプロバイダー、サイトをクロールしファイルを読み込むナレッジベース、互換性のあるエージェントバージョンに追従する会話新機能

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データとRAGstoreType: qdrant

Qdrant

EDDIのナレッジベース用ベクターストアとしての Qdrant。拡張の余地がある、ベクター専用に作られたデータベースです。

得られるもの

  • ナレッジベースの背後にある専用のベクターデータベース
  • API キーと TLS(オプション)
  • 他のすべてのストアと同じエージェント設定

EDDIでの仕組み

  1. Qdrant サーバーを起動し、そのホストと gRPC ポート(EDDIのデフォルトは 6334)を控えます。
  2. storeType: "qdrant" と collectionName を指定して RagConfiguration を作成します。
  3. eddi://ai.labs.rag のワークフローステップで紐付けます。
  4. LLM タスクで名前を指定して選択し、ドキュメントを取り込みます。

設定

EDDIのドキュメントに基づいています。your-agent-id のようなプレースホルダーは、ご自身の値に置き換えてください。

RagConfiguration (POST /ragstore/rags)Qdrant はホスト、ポート、コレクション名を受け取ります。apiKey と useTls はオプションです。
{
  "name": "product-docs",
  "embeddingProvider": "openai",
  "embeddingParameters": {
    "model": "text-embedding-3-small",
    "apiKey": "${vault:openai-key}"
  },
  "storeType": "qdrant",
  "storeParameters": {
    "host": "localhost",
    "port": 6334,
    "collectionName": "product-docs",
    "useTls": false
  },
  "chunkStrategy": "recursive",
  "chunkSize": 512,
  "chunkOverlap": 64,
  "maxResults": 5,
  "minScore": 0.6
}
workflow step + langchain.json taskナレッジベースをエージェントに紐付け、タスクで使用します。
// 1. workflow step: binds the knowledge base to the agent
{ "type": "eddi://ai.labs.rag",
  "extensions": {},
  "config": { "uri": "eddi://ai.labs.rag/ragstore/rags/{ragId}?version=1" } }

// 2. LLM task: selects it by the "name" of the RagConfiguration
{ "tasks": [{
    "actions": ["*"],
    "type": "openai",
    "knowledgeBases": [{ "name": "product-docs", "maxResults": 5, "minScore": 0.7 }],
    "parameters": { "systemMessage": "You are a helpful assistant." }
} ] }

ガバナンス

  • Qdrant に API キーが必要な場合は、ボルトから参照してください。
  • 埋め込みの呼び出しでは、ドキュメントのテキストが、設定した埋め込みプロバイダーに送信されます。
  • 公開されたベクターストアは、コーパスのコピーを公開しているのと同じです。パブリックなインターフェースから切り離してください。

知っておくべきこと

  • ドキュメントのチャンクの置き換えは Qdrant でも動作する見込みですが、テストの対象外です。この機能がない場合、再取り込みしたドキュメントに古いチャンクが残ることがあります。

関連するインテグレーション

このページの設定と動作は、2026-10-14に確認したEDDIのドキュメントに基づいています。フィールド名やデフォルト値はリリースによって変わることがあるため、お使いのバージョンのドキュメントで確認してください。