ナレッジベース

ナレッジベースはエージェントの回答を 接地された ものに感じさせる仕組みです —— LLM はトレーニングデータから推測する必要がなく、毎ターンあなたの runbook、過去のポストモーテム、チームドキュメントを検索できます。

ストレージの形

1 つのベクトルストア、3 つのソースタイプ。

ソースタイプ	出所	読み取り専用？
`vault`	組み込みの ongridio/vault プレイブックコレクション（2026-05-29 時点で 96 件の markdown ドキュメント）	はい
`repo`	登録した git URL —— public HTTPS またはリポジトリごとの SSH identity	いいえ（設定編集 + 再同期）
`upload`	SPA の `/knowledge` ページ経由の直接アップロード（md / txt / pdf / docx）	いいえ（行の編集 / 削除）
`manual`	インラインエディタで markdown を貼り付け	いいえ

4 つのタイプすべてが 1 つ の Qdrant コレクション（ongrid_knowledge）と 1 つ の埋め込みモデルを共有します。検索ヒットは payload フィールド source_type を返すので、UI が「from vault」/「from your repos」の正しいバッジを描画できます。

ADR-028 —— ナレッジソース、階層化

なぜ 1 コレクションか：代替案（ソースタイプごとに 1 コレクション）は LLM にカバレッジを得るためクエストごとに N 個の検索を呼ばせ、ツール呼び出し予算を爆発させました。1 コレクション + source_type フィルターなら同じ分離を 1 クエリで達成できます。

Qdrant クライアント

internal/manager/biz/knowledge/usecase.go:62 の狭い表面：

type QdrantClient interface {
    EnsureCollection(ctx context.Context, name string, dim int) error
    EnsurePayloadIndex(ctx context.Context, collection, field, schema string) error
    Upsert(ctx context.Context, collection string, points []qdrantx.Point) error
    DeleteByFilter(ctx context.Context, collection string, mustMatch map[string]any) error
    DeleteByID(ctx context.Context, collection string, id uint64) error
    GetPoints(ctx context.Context, collection string, ids []uint64) ([]qdrantx.SearchHit, error)
    Search(ctx context.Context, collection string, vector []float32, opts qdrantx.SearchOpts) ([]qdrantx.SearchHit, error)
    Scroll(ctx context.Context, collection string, opts qdrantx.ScrollOpts) (*qdrantx.ScrollResult, error)
}

本番では internal/pkg/qdrantx がバックエンド、テストでは fake 可能。 Qdrant は docker-compose に同梱されます。外部 Qdrant は ONGRID_QDRANT_URL でサポートされます。

Vault

vault は事前キュレーションされた診断プレイブックを同梱する公開 git リポジトリ（認証不要）です。カバーするトピック（2026-05-29 時点）：

ネットワーク：DNS / TCP / TLS / HTTP デバッグレシピ。
Kubernetes：pod / node / kubelet の症状 → 原因マップ。
Linux：プロセス / メモリ / ディスク / journald の調査パス。
データベース：MySQL slow-log トリアージ、PostgreSQL レプリケーションラグ。
診断：70+ の症状キー付きプレイブック。

ADR-029 はクラウド同期を追加しました：manager がスケジュール（デフォルト 24 時間、SPA 設定で構成可能）で最新の vault を pull し、変更時に再埋め込みします。ディスク上のチェックアウトは /var/lib/ongrid/repos/<vault_id>/ 下にあり、qdrant ポイントは source=vault でタグ付けされているので Sync は vault ポイントだけを削除し、自前のものは決して削除しません。

vault を自分のリポとして扱わないでください

vault は組み込みソースです —— /knowledge/repos の CRUD ページには決して現れません。コードは isBuiltinVault() / is_builtin でゲートします。ongridio/vault を substring 一致させないでください（recurring- pitfalls フィードバック参照）。

自前のリポジトリ

POST /v1/knowledge/repos に { url, name } ボディで git リポジトリを登録します。次の同期 tick で manager は：

/var/lib/ongrid/repos/<id>/ に git clone --depth=1（dir が既にある場合は git pull）。
ツリーを .md / .txt / .rst / .yaml / .yml / .toml / .json ファイルで walk。
各ファイルを設定された埋め込みモデルで埋め込む。
そのリポジトリのポイントセット（source=repo、repo_id=<id>）をアトミックに置き換える。

SSH 認証

リポジトリごとの identity を ssh_identities テーブルと SPA の /knowledge/identities ページで管理します。Repository 行は provider フィールドを持ちません —— identity テーブルが git 認証情報の単一情報源です (ADR-023)。

GIT_SSH_COMMAND は同期ごとに identity の鍵ファイルを指すよう設定されるので、各リポジトリの clone は $HOME/.ssh/ を汚染せずに自分の鍵を使います。

HTTPS 認証

公開 HTTPS リポは未認証で clone します。プライベート HTTPS 認証は保留中：オリジナルの GitHub-PAT パスは SSH が現実的なユースケースをカバーしたときに削除されました。ADR-018 の RepoFetcher がランディングするまで、プライベートには SSH を使ってください。

アップロード

/knowledge/upload ページが受け付けるのは：

フォーマット	抽出器
`.md`, `.txt`	生読み + チャンク
`.pdf`	docextract (`internal/pkg/docextract`)
`.docx`	docextract

各アップロードは knowledge_docs の行と、source=upload の qdrant ポイントになります。「Organization knowledge」ツリーから行ごとのインライン編集と削除が可能です。

検索

LLM は query_knowledge BaseTool を持ちます —— スキーマは query_knowledge_basetool.go にあります。引数：query、オプションの source_type フィルター、オプションの top_k。返り値：{score, source, title, snippet, url?} のヒットリスト。

coordinator ペルソナは「どうやって…」/「なぜ X が起きる」/「Y の runbook は何か」のような質問では 早期に これを呼ぶよう指示されています —— 1 回のナレッジ検索のコストは、プレイブックがすでに持っている答えに辿り着く 5 ツール調査より遥かに低いからです。

チャット UI は「Search knowledge」というクイックアクションボタンも公開していて、operator はチャットを経由せず同じインデックスを叩けます。

ナレッジベース ​

ストレージの形 ​

Qdrant クライアント ​

Vault ​

自前のリポジトリ ​

SSH 認証 ​

HTTPS 認証 ​

アップロード ​

検索 ​

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