このチャプターのゴール

データコネクターを利用したRAGの構築方法が理解できている

データコネクターとは

データコネクターも、前チャプターの「Web検索データソース」と同様、リアルタイムに外部のデータを検索する仕組みです。

リリースノート
https://note.com/miibo/n/ndb459602dc92

仕組みとしては、この後のチャプターで紹介する「外部API・DBとの連携」と全く同じです。
普段利用しているサービスとつなげることができれば、リアルタイム性が保たれるだけでなく、コンテンツの二重管理をしなくて済むメリットがあります。そして、外部API・DB連携と異なる点は、「導入のハードルの低さ」です。外部API連携はエンジニアリングの知識が必要となり、手軽に試すことができません。

「よく利用するAPIは手軽につなげるようにしたい」

そんなニーズを満たすために用意されたのが、「データコネクター」という機能です。

設定した検索APIに対して会話の度にクエリーを渡し、検索結果をプロンプトに挿入してAIが応答を行います。

対応している検索API

2024年１月現在、下記のAPIに対応しています。

Zendesk
Google Spread Sheets
microCMS
Intercom
Notion

随時、APIは追加される予定です。

利用方法

Notionを例に、実際の使い方をご紹介します。

1. 「データコネクター」にアクセス

左メニューの「会話の設定」→「高度な会話の設定」から、「データコネクター」をクリック
（左メニューの「外部サービス連携」からも遷移できます）

2. 「コネクターを追加する」をクリック

3. 必要な情報を登録

コネクターの名前を登録し、連携するサービスを選択しましょう。サービスを選択すると入力が必要な項目が表示されます。

各サービスの提供するAPIにアクセスする、ACCESS_KEYの取得が求められます。

「ACCESS_KEY」の発行の仕方が分からない方は、「参考URL」にある外部リンクをクリックしてください。遷移先の「Getting started」部分（「Create your integration in Notion」～「
Give your integration page permissions」）を実行すれば接続準備は終わりです。
「トリガーの種類」や「トリガーの条件」等は適宜変更してください。トリガーの１つであるFunction Callingに関しては後のチャプターで紹介します。
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3-1 クエリーの設定

クエリーには固定の文言も入力可能ですが、@{query}というコマンドも入力可能です。この記法を入力しておくと、会話の度に生成されるmiibo内で発行される検索クエリーを自動挿入してくれます。
基本的にはこのコマンドの使用を推奨します。固定の文言を追加したい場合のみ、カスタマイズしましょう。

4. 公開状況の変更

公開状況を「公開中」に変更します。

5. 会話のテスト

会話を行うと、連携したサービス (この場合はNotion)と連動した会話ができるようになっているはずです。

【テスト・デバッグにはログの確認がおすすめ】

テストやデバッグの際には、左メニュー「レポート」内にある「会話のログ」も一緒に確認することがおすすめです！データコネクターが正常に発動したか、リクエスト内容やステータスはどうか、など確認できて便利なのでぜひご活用ください！

前チャプターで説明したように、データコネクターで接続するAPIの多くは、AIフレンドリーな検索APIではありません。よって、APIによっては、良い精度を期待できない場合があります。
精度向上には、コンテンツをAI検索に適した形に管理する仕組みとの連携が必要です。そういった場合は、後のチャプターで連携を紹介する「AWS Kendra」等のプラットフォームとの連携が推奨されます。