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実践事例 / 公開物 / case

第11章 仕様変更に追従できるKnowledge更新フローを作る

仕様や運用環境の変化に合わせ、RAG・人間向け資料・UI操作手順を更新する方法を整理する。古い情報による誤案内を防ぎ、継続的に正しい状態を維持する運用を考える。

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  1. 公開

ai / 設計 / リファクタリング / レガシー / rag

読む目的: 自然言語サービス・RAG・ナレッジ / AI × ソフトウェア開発 / 事例・実務

このBookの目次(全12章)
  1. 全体構成
  2. 第1章 仕様を答えられない状態から、復元すべき情報を決める
  3. 第2章 対象システムの変更を妨げる構造と知識の不足を整理する
  4. 第3章 調査の起点を作るため、ファイルとクラスの役割を整理する
  5. 第4章 コードから仕様と依存関係を復元する
  6. 第5章 処理の流れを復元し、変更影響を追えるようにする
  7. 第6章 人が読む仕様とAIが使うKnowledgeを分ける
  8. 第7章 UI操作と内部処理を結び付け、操作結果を追えるようにする
  9. 第8章 復元したKnowledgeを、根拠を確認できるQAへつなぐ
  10. 第9章 正しさ・出典・回答拒否から、QAの利用可否を評価する
  11. 第10章 評価結果をKnowledgeと回答範囲の改善へ戻す
  12. 第11章 仕様変更に追従できるKnowledge更新フローを作る
  13. 第12章 QAで暗号処理を調査し、人間の変更判断へつなぐ
目次
  1. 昨日正しかった情報も、現行仕様とは限らない
  2. 変更を、関連する資料へ戻す
  3. 回答に適した情報と、資料で確認する情報を分ける

現在位置:第11章・全12章

昨日正しかった情報も、現行仕様とは限らない

セキュリティ要件、外部システムの仕様、運用環境が変われば、過去に正しかった説明も現行の根拠ではなくなる。廃止機能の案内や旧仕様の設定を自然に答えてしまう状態は、誤回答と同じ問題を持つ。

そこで、RAGの構造化知識だけでなく、人向け資料とUI操作手順も更新対象にした。検索用の説明だけを直し、図や手順に古い情報を残す構成にはしなかった。

変更を、関連する資料へ戻す

更新の流れは、変更の発生、影響範囲の特定、該当データの修正、QAチャットでの確認、必要に応じた再評価とした。変更箇所を単独で扱わず、関連する知識と操作への影響を確認するための手順である。

人向けには画像付き手順書、操作説明、FAQを整備し、「何かあったときに何をするか」も残した。当時使用したプロンプト集も、目的ごとに再利用できる形へ整理した。

回答に適した情報と、資料で確認する情報を分ける

QAには、非構造データを直接回答するのではなく、人向け資料へ誘導する挙動を持たせた。すべての情報をチャットの回答だけで完結させず、確認に適した表現へ戻れるようにした。

この章が扱うのは情報を更新するための設計と手順である。新しい自動更新システムや、長期運用の測定値を追加して示すものではない。次章では、復元した知識を実際の暗号処理の調査へ利用した場面を振り返る。