RAG に使用するソースデータの取り込み

公開日: 2025.07.29

この記事で学べること
はじめに
利用可能なデータソース
データの取り込み
まとめ
学習ツール
参考リソース

この記事で学べること

Data Cloud で RAG に活用できるデータソース
それぞれのデータソースに適したユースケース

はじめに

この記事では、 Data Cloud を RAG （ Retrieval Augmented Generation ）として活用するためのデータソースについて解説します。 Salesforce のレコードデータや添付ファイル、外部システムのデータ、アップロード可能なファイルなど、それぞれのデータソースの特徴や適したユースケースを理解し、自社に最適なデータソースを選択しましょう。

利用可能なデータソース

Salesforce のレコードデータ（構造化）

構造化データである Salesforce オブジェクトのレコードも RAG に活用できます。例えば、ナレッジ記事（ Knowledge ）は典型的な情報源です。 FAQ や社内ドキュメントがナレッジとして Salesforce に蓄積されている場合、これをそのまま Agentforce の回答に活用できます。ナレッジの本文を検索インデックス化することにより、意味の類似性をもとに関連性の高い情報を検索できます。ナレッジ以外の Salesforce オブジェクトも活用できるため、例えば商談やケースなどレコードに蓄積されたメモ・説明文などをもとに類似レコードを探すという利用方法もあります。

Salesforce レコードの添付ファイル（非構造化）

レコードへの添付ファイルも RAG に活用できます。例えば、商談に添付されたプレゼン資料や契約書類、ケースに添付された製品マニュアルなどが挙げられます。 Data Cloud において、レコードの添付ファイルも取り込むように設定をすることで、非構造化データである添付ファイルを読み取り、その内容をもとにした検索インデックス（チャンク化、ベクトル化）の作成が可能です。レコードに保存されている情報だけでは不十分な場合などは、添付ファイルが有効です。

Help｜すべての Salesforce オブジェクトから Data Cloud への添付ファイルの取り込み

外部システムのデータ（構造化 / 非構造化）

Salesforce 以外の外部システムにあるデータも RAG に活用できます。たとえば、外部データウェアハウスのデータ、基幹システムの構造化データや、クラウドストレージにある非構造化のデータファイルなどが含まれます。 Data Cloud はこうしたデータを取り込むための接続方法を提供しています。代表例として、コネクタ経由で外部データベースと連携したり、API経由でデータを取り込んだりする方法があります。

アップロード可能なファイル（非構造化）

もし手元にあるデータを直接取り込みたい場合、PDF、テキスト、HTML 形式のファイルアップロードも可能です。これを利用すれば、小規模なデータセットや試験的なデータをスムーズに RAG 環境に追加できます。製品カタログやサービス利用ポリシーなど、まとまった内容が一つのファイルに集約されているようなデータはアップロードして RAG に活用することに適しています。

Help｜非構造化データファイル形式とコネクタ

データの取り込み

RAG にデータを活用するために、まずは Data Cloud にデータを取り込む必要があります。データ取り込みの手順は以下のとおりです。

構造化データの場合

データストリームを作成し、データソースから Data Cloud にデータを取り込む（データレイクオブジェクトが作成される）
データレイクオブジェクトのデータをデータモデルオブジェクトにマッピングする
データモデルオブジェクトに対して検索インデックスを設定する（次の記事で解説します）

非構造化データの場合

データレイクオブジェクトを作成しソースとなる非構造化データを Data Cloud に取り込む
データレイクオブジェクトを非構造化データモデルオブジェクトにマッピングする
UDMO に対して検索インデックスを設定する（次の記事で解説します）

※非構造化データの場合はデータストリームが作成されません。

※Agentforceデータライブラリを使用する場合は、上記の処理が自動で行われます。

Data Cloud へのデータの取り込みについて、詳しく知りたい方は以下の記事をご覧ください。

データストリーム / データモデルオブジェクト

まとめ

RAG の情報源として、様々なソースからのデータを利用可能です。実現したいユースケースや自社のデータの保持状況も踏まえ、最適なデータソースを選択しましょう。次の記事では、取り込んだデータを RAG に使えるように処理を行う「検索インデックス」について詳しく解説します。

学習ツール

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エキスパートコーチング： Data Cloud : AI & Agentforce

参考リソース