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仕組み

ナレッジベースを手動で作成する必要はありません。コンテンツ(URL、ファイル、テキスト)を追加すると自動的に作成され、ID が返されます。
アップロードされたコンテンツは通話中に自動的にインデックス化・検索されます — 設定は不要です。 対応ファイル形式:PDF、Excel、Word 文書。最大ファイルサイズ:20 MB。

クイックスタート — 1 回の API 呼び出しでコンテンツを追加

ナレッジベース ID を手動で作成する必要はありません。POST /v1/knowledge-bases/sources(パスに kb_id なし)でソース名から新しいナレッジベースが自動作成され、すぐにインデックス処理が開始されます。レスポンスに knowledge_base_id が含まれます — エージェントに紐付けるためにこれを保存してください。

URL を追加

公開 URL を指定します — ドキュメントページ、FAQ、ブログ記事、製品ページなど。OneInbox がページを取得してコンテンツを自動的にインデックスします。
curl -X POST https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases/sources \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>" \
  -F "type=url" \
  -F "source=https://docs.yourproduct.com/faq"

ファイルをアップロード

ドキュメントを直接アップロードします。対応フォーマット:PDF、Excel、Word 文書。file フィールドのみを使用してください — ファイルをアップロードする際は type フィールドを含めないでください。
curl -X POST https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases/sources \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>" \
  -F "file=@/path/to/your-document.pdf"

インラインテキストを追加

プレーンテキストとしてコンテンツを直接貼り付けます — ポリシー、スクリプト、FAQ、または手元にある任意のテキストに便利です。
curl -X POST https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases/sources \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>" \
  -F "type=text" \
  -F "source=Our refund policy is 30 days. Customers must provide proof of purchase to receive a refund."
3 つのエンドポイントはすべて同じレスポンス構造を返します:
{
  "knowledge_base_id": "kb_abc123",
  "source": { "id": "kbs_xyz", "status": "processing" },
  "job": { "id": "kbj_xyz", "status": "queued" }
}
  • knowledge_base_id — 自動作成されたナレッジベースの ID。これを保存して、ステップ 3 でエージェントに KB を紐付けます。
  • source.id — 追加された個別のコンテンツソース。
  • job.id — 処理ジョブ。これをポーリングしてインデックス進捗を追跡します。
KB はURL ドメインまたはファイル名にちなんで命名されます。

ステップ 2 — 処理状況を確認する

コンテンツは非同期でインデックスされます。エージェントに KB を紐付ける前にジョブが完了するまで待ちます — エージェントは処理が完了したコンテンツのみ使用できます。
# この KB のすべてのジョブを一覧表示
curl https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases/<kb_id>/jobs \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>"

# 特定のジョブを取得
curl https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases/<kb_id>/jobs/<job_id> \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>"
ジョブはこの順序で進みます:queuedrunningcompleted または failed ステップ 3 に進む前に "status": "completed" になるまで待ってください。

ステップ 3 — LLM モデルに紐付ける

これがナレッジベースをエージェントで利用可能にするステップです。LLM モデルに紐付けます(エージェントに直接ではなく)。llm_id はエージェント作成時に返されます — 持っていない場合は GET /v1/agents/<agent_id> で取得してください。
curl -X PATCH https://api.oneinbox.ai/v1/models/<llm_id> \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "knowledge_base_ids": ["<kb_id>"]
  }'
この LLM モデルを使用するすべてのエージェントがナレッジベースにアクセスできるようになります。複数のナレッジベースを一度に紐付けるには:
{ "knowledge_base_ids": ["kb_abc123", "kb_def456"] }

ナレッジベースを管理する

すべてのナレッジベースを一覧表示

アカウント内のすべてのナレッジベースを取得します。kb_id の値を見つけたり、エージェントがアクセスできるコンテンツを確認するのに便利です。
curl https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>"

ナレッジベースのソースを一覧表示

特定の KB に追加されたすべての個別コンテンツソース(URL、ファイル、インラインテキスト)を確認します。
curl https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases/<kb_id>/sources \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>"

ソースを削除する

KB から単一のソースを、そのベクターチャンクおよび保存ファイルごと削除します。source_id は上記のソース一覧エンドポイントから取得できます。
curl -X DELETE "https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases/<kb_id>/sources/<source_id>" \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>"

ナレッジベースを更新する

KB の名前、チャンクサイズ、または多言語モードを変更します。チャンクサイズの変更は次に処理されるソースから有効になります — 既存のコンテンツは自動的に再インデックスされません。
curl -X PATCH https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases/<kb_id> \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "name": "Product Docs v2", "chunk_size": 1024, "multilingual": true }'
フィールド内容
nameKB の名前変更
chunk_sizeチャンクあたりのトークン数 — 小さいほど精度高、大きいほど文脈が多い
multilingualtrue にすると言語をまたいだ検索が有効になる(コンテンツと質問が異なる言語でも可)

ナレッジベースを削除する

KB とそのインデックス済みコンテンツをすべて永続的に削除します。KB が LLM モデルに紐付いている場合、削除後はそのエージェントで利用できなくなります。
curl -X DELETE https://api.oneinbox.ai/v1/knowledge-bases/<kb_id> \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>"

API リファレンス

ソース追加(KB 自動作成) · ソース追加 · ジョブ一覧