高度なAI設定について

⚠️ こちらの設定は、AIの回答精度に大きく影響します。
設定を変更する際は、回答の質がどのように変わるかを確認しながら慎重に行ってください。

類似検索取得件数

ユーザーが質問した内容をもとに、ドキュメントを検索する際に「上位何件の候補を取得するか」を指定する値。

例：類似検索取得件数= 5 の場合 → 類似度が高い順に 5件の候補が返される。

調整方法	推奨値の目安	メリット	デメリット
候補を広めに見る	～	情報の取りこぼしが少なく、分散した文書も拾えるため、回答が網羅的になりやすい。	ノイズ（無関係な情報）が混ざりやすく、誤情報や不正確な回答を生成するリスクが増える。
ノイズを減らして絞る	～	関連性が高い情報に絞られるため、回答の一貫性や精度が良くなりやすい。	必要な情報を見逃し、回答が部分的になったり、質問に回答できなくなる場合がある。

ユーザーが質問した内容に対して、どの程度の類似度（スコア）以上の候補を採用するかを決める値。

例：閾値 = 0.8 の場合 → 類似度が 0.8 未満の候補は除外される。

調整方法	推奨値の目安	メリット	デメリット
閾値を高めに設定	～	厳密に関連性の高い文書だけを参照できるため、回答の質や信頼性が高まる。	基準が厳しすぎて候補がゼロになり、回答が生成されなくなる、または必要な情報を見逃す可能性がある。
閾値を低めに設定	～	幅広く情報を拾えるため、情報の取りこぼしを防ぎ、AIが回答を作成しやすくなる。	関連性の低い情報が混ざることでノイズが増え、誤情報リスクや不正確な回答が増える。