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セクションと要約の確認
目次 に表示されるアウトラインは、元のドキュメントの見出しをもとに作られます。推論モデルが意味のまとまりごとにサブセクションを追加するため、元のドキュメントにある目次とは構成が異なることがあります。 各セクションには要約が付きます。検索の深度 が「リサーチ」の場合、検索はこの要約をもとに、読むセクションを決めます。要約が要点を外していると、関連するコンテンツが見つかりにくくなります。 確認するポイント：無関係な 2 つのトピックがまとめられたセクションや、セクションの内容を捉えていない要約がないかを見ます。 修正方法：元のコンテンツの見出しをわかりやすくし、各段落の冒頭で主題をはっきり示します。こうすると、セクションの区切りと各セクションの内容を、モデルが判断しやすくなります。チャンクの確認
各セクションのテキストは、チャンクに分割されます。チャンクは、検索で照合され、結果として返される単位です。1 つのチャンクには、1 つのトピックが過不足なく収まっているのが理想です。 価格表のように行数の多い表は、仕様上、1 行ごとに 1 つのチャンクになります。 チャンクの上限は 1,200 文字です。長いコードブロックなど、これを超えるコンテンツは上限の位置で切られます。 確認するポイント：無関係なトピックが混在するチャンクや、途中で分断された手順、定義、リスト、コードブロックがないかを見ます。 修正方法：元のコンテンツの構成を見直します。1 つの見出しで扱うトピックは 1 つ、1 つの段落で述べる要点は 1 つにします。一緒に検索される必要がある内容は、最大チャンク長に収まる範囲で、1 つの見出しの下にまとめます。画像の確認
推論モデルと埋め込みモデルがどちらもテキスト専用の場合、画像についてはキャプションまたは代替テキストだけが保持されます。そのため検索では、そのテキストからしか画像を見つけられません。 確認するポイント：ユーザーが質問しそうな画像のうち、元のコンテンツでキャプションも代替テキストも付いていないものがないかを見ます。 修正方法：元のコンテンツで、画像にキャプションか代替テキストを追加します。または、ビジョン対応の埋め込みモデルに切り替えてドキュメントの 再インデックス をクリックすると、画像に写っている内容で検索できるようになります。詳しくは マルチモーダル検索 を参照してください。修正の反映
元のコンテンツを編集したら、新しいバージョンを取り込みます。- 接続したソースのドキュメントは、次回の同期で取り込まれます。すぐに取り込むには、ソース ページで 今すぐ同期 をクリックします。
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アップロードしたファイルは、古いドキュメントを削除してから、新しいファイルをアップロードします。
同じ名前のファイルをアップロードしても、元のドキュメントは置き換えられず、2 つ目のドキュメントとして追加されます。