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title: "埋め込みモデルを変更した後にナレッジを再生成する必要があるのはなぜですか？"
description: "新旧の埋め込みモデルが生成するベクトルは同じベクトル空間にないため、再生成しないと検索精度が低下します。ファイルソースを 1 つずつ再同期する手順もあわせて説明します"
canonical_url: "https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/regenerate-knowledge"
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# 埋め込みモデルを変更した後にナレッジを再生成する必要があるのはなぜですか？

> 新旧の埋め込みモデルが生成するベクトルは同じベクトル空間にないため、再生成しないと検索精度が低下します。ファイルソースを 1 つずつ再同期する手順もあわせて説明します

## 結論

既存のナレッジは、元の埋め込みモデルが生成したベクトルです。このベクトルは新しいモデルが生成するベクトルと同じベクトル空間になく、互いに比較できません。再生成しないと、エージェントの検索結果の精度が低下します。ARGENT はこれらのベクトルを自動では再構築しないため、ファイルソースごとに同期を再実行する必要があります。

## 詳細

### 画面上の注意表示

**モデル接続** ページの **2. モデル設定** タブで **埋め込みモデル** を変更すると、欄の下に「**埋め込みモデルを変更した場合は、AI エージェントのナレッジを手動で再生成する必要があります。**」と表示されます。

### 再生成が必要な理由

ファイルソースを作成すると、ARGENT はファイルの内容を断片に分割し、**埋め込みモデル** でベクトルに変換して保存します。ユーザーが質問すると、その質問も同じようにベクトルに変換され、保存されたベクトルとの類似度が比較されます。そのうえで最も関連性の高い断片が取り出され、大規模言語モデルに渡されて回答が生成されます。

この比較は、質問と断片が同じモデルで変換されている場合にのみ成り立ちます。埋め込みモデルを変更すると、新しい質問のベクトルが旧モデルで作られた断片のベクトルと比較されることになり、類似度の計算が意味をなさなくなるため、検索精度が低下します。同期を再実行すると、ファイルが新しい埋め込みモデルで変換し直され、両者が再び同じベクトル空間にそろいます。

## ナレッジを再生成する方法

ファイルソースごとに、次の手順を実行します。

1. **ファイルソース** ページに移動します
2. 対象のファイルソースの行の右側にある同期アイコンをクリックします
3. 確認ダイアログに **同期を開始** と「**「<ソース名>」のファイルの同期を開始します**」が表示されたら、**開始** をクリックします

開始すると「**同期ジョブを開始しました**」と表示され、その行の **前回の実行** 欄が進捗率の表示に変わります。処理が終わると **完了** と表示されます。

**手動アップロード** と **NAS から選択** のどちらで作成したファイルソースも、同じ方法で再同期できます。

<warning>

**ファイルソースはそれぞれ再同期する必要があります：**

同期アイコンで再処理されるのは、そのファイルソース 1 つだけです。一覧の他のソースには旧モデルで生成したベクトルが残っているため、1 つずつ操作してください。

</warning>

<tip>

**同期中のソースは先に停止します：**

ステータスが **実行中** のファイルソースでは、同期アイコンをクリックすると **同期を停止** の確認ダイアログが開きます。まず今回の同期を停止し、ステータスが **停止済み** に変わってから再開してください。

</tip>

## 関連記事

- [ARGENT のモデル接続を設定する](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/model-connection)
- [ファイルソースの処理ステータスは何を意味しますか？](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/argent/source-statuses)


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