FAQ

標準的な RAG は、クエリのたびに元データから回答を再構成します。Vessios は wiki に知識を累積します: 1回の Ingest で 10〜15 ページが作成され、良い回答は wiki に書き戻されるため、静的なままではなく使うほど改善されます。詳細は はじめに を参照してください。

テキスト、Markdown、PDF、.docx、.xlsx、画像（Claude vision またはローカル OCR）に対応しています。URL も SSRF 防御つきで対応しています。詳細は ソース取込 を参照してください。

すべての Ingest は wiki に反映される前に、重複検出・プロンプトインジェクション検査・PII フラグ付けを通過します。さらに Lint ジョブ（Pro 以上）が週次で実行され、矛盾や陳腐化したコンテンツを検出します。詳細は 自動メンテナンス を参照してください。

はい。各テナントのページ・ソース・ナレッジグラフは分離された Firestore サブコレクションに格納され、ベクトル検索の分離もハッシュ関数ではなくテナント単位で決定論的に強制されます。詳細は セキュリティ を参照してください。

はい。POST /export から llms.txt / llms-full.txt（下流の LLM ワークフローへの供給用）または graphml（グラフ可視化用）としてエクスポートできます。詳細は 連携 を参照してください。

Pro または Enterprise です。Free / Starter でも同じ wiki ヘルス指標を読み取ることはできますが、週次の自動 Lint・信頼度減衰ジョブには Pro 以上が必要です。詳細は プランと課金 を参照してください。

はい。Vessios は Slack へ通知を投稿できるほか、Slack 上で直接質問された内容にも回答できます。詳細は 連携 を参照してください。