各ナレッジレイヤーが文書をどこまでカバーしているかを確認し、コスト予算内で不足レイヤーを構築し、評価で改善が証明された場合にのみ高度な回答パスを有効化します。
コンテキストエンジンの概要
Bundata は保存型ワークスペースの文書から 9 つのナレッジレイヤーを派生させます。コンテキストエンジン（/platform/context-engine）はワークスペース全体を対象とし、コレクションの Knowledge タブ（/platform/catalog/collections/:id?tab=knowledge）は同じ表示をそのコレクションに絞って表示します。閲覧には collection:read と document:read が必要で、ビルドの開始やスイッチの変更には context_engine:manage（owner または admin）が必要です。非保持ワークスペースは 403 NON_RETAINING_WORKSPACE で拒否されます。
9 つのレイヤー
| レイヤー | 単位 | 構築される内容 |
|---|---|---|
セクションマップと要約（topology） | 文書ごと | 重複ページウィンドウ、セクション階層、構造的な相互参照、およびウィンドウ・セクション・文書・コレクション要約（document-topology/6） |
埋め込み（embeddings） | 文書ごと | 意味ベースのパッセージ検索用の密ベクトル（pgvector の vector / halfvec） |
キーワードインデックス（lexical） | 文書ごと | ヘブライ語・英語対応の BM25 転置インデックス |
グラフ抽出（extraction） | 文書ごと | 各文書のウィンドウから抽出されたエンティティ、テンポラルファクト、関係 |
名寄せ済みエンティティ（resolution） | 文書ごと | 複数文書間で名寄せ・統合された正規化エンティティ |
表の事実（tables） | 文書ごと | 再構築された論理テーブル（tables-v3）、型付きセル値、および finance 算術照合チェック |
ルール（rules） | ワークスペース | 検証済みテンポラルグラフルールパックによって導出されたファクト |
GraphRAG コミュニティとインデックス（graphrag） | ワークスペース | グラフ回答用の階層的エンティティコミュニティと要約 |
信頼シグナル（analytics） | ワークスペース | ファクトおよび文書ごとのグラフ支持指標とレビュアー判断のフィードバック |
各文書の状態は 最新（current）、古い（outdated）、失敗（failed）、未生成（missing）、対象外（not applicable）のいずれかで、context_engine_document_reasons に永続的な理由コード（not_built、builder_updated、ontology_updated、map_changed、stored_text_reversed、waiting_for_topology、budget_exhausted、build_error など）が記録されます。
ドライラン、ビルド、再開、およびワークフローからのナレッジレイヤー構築
owner と admin は topology、extraction、resolution、tables、graphrag、analytics をビルドできます（embeddings、lexical、rules は取り込みと検索によって維持されます）。
- ドライラン（
POST /api/w/:wsId/context-engine/builds/dry-run）: ジョブをキューに入れる前に、対象となる文書数（1 回の文書ビルドあたり最大 500 件）、理由別のスキップ件数、予想されるモデル呼び出し回数と米ドルコストを表示します。 - 開始、再開、キャンセル（
POST /builds、POST /builds/:id/resume、POST /builds/:id/cancel）: レイヤーのジョブをキューに投入し、上限到達や失敗したビルドを残りの文書に対して再開し、または待機中の文書単位ジョブを取り消します。 - ワークフロー実行からのナレッジレイヤー: ワークフローの Extract & Embed ステップには、オプトインの ナレッジレイヤー 設定（
knowledgeLayers: { version: 1, enabled, capUsd }、$0.01〜$10,000）があります。有効にすると、そのワークフロー実行が取り込んだ文書に対してセクションマップ、表の事実、グラフ抽出、増分エンティティ解決、および（使用中の場合）GraphRAG 更新を順にビルドし、記録されたコストがcapUsdに達した場合は自動停止します（stopped_at_cap）。
回答パスと検証の厳格度
高度な回答パスは、デプロイの上限（Ceiling）、デプロイの既定（Default）、およびワークスペースの選択（PUT /api/w/:wsId/context-engine/switches/:key）の 3 つで決まります。
| スイッチ | 有効になる機能 |
|---|---|
graphrag.local、graphrag.multi_hop、graphrag.temporal、graphrag.global | コレクション回答およびワークスペース検索での GraphRAG 証拠 |
whole_document | エージェントコンテキストパック、コンテキストスタジオ探索での文書全体クエリ実行 |
field_answers | 学習済みフィールド値（field_answers_v1）からの一覧、件数、ランク、絞り込み、比較の質問への回答 |
パスをオンにするには評価の証拠が必要: ワークスペースはいつでもパスをオフにできます。オプトインのパスをオンにするには、そのパスがデプロイの既定であるか、またはこのワークスペースで合格した評価スタジオのメモリ評価（回答前に設定されたしきい値を用い、条件を揃えたベースラインとの比較で 10 件以上の判定済みメモリケースがあり、合格率リフトの 95% Newcombe ハイブリッド信頼区間の下限が 0 を超えていること）が存在する必要があります。満たさない場合は EVALUATION_REQUIRED または SWITCH_ABOVE_DEPLOYMENT_CEILING で拒否されます。
検証の厳格度（PUT /api/w/:wsId/context-engine/strictness）は、引用パッセージが裏付けない主張に対する回答の扱い（remove、既定の caveat、または abstain）を設定します。
ランキングプロファイル
ランキングプロファイルセクション（GET /api/w/:wsId/context-engine/ranking）には、このワークスペースの検索をランク付けしているプロファイル（bundata-rank-v2@1 など）とその選択理由（キルスイッチ、ワークスペース割り当て、段階的ロールアウトリング、またはデプロイ既定）、および昇格ゲートの判定記録が表示されます。管理者はデプロイ既定の維持（PUT /ranking/assignment）またはロールアウトへの追従（DELETE /ranking/assignment）を切り替えられ、ワークスペースの owner（learning:manage）はシャドウ比較へのオプトイン・オプトアウト（PUT /ranking/shadow）を行えます。