の分類体系の準備 Red Hat AI Inference

独自のタクソノミーを作成するには、以下の手順に従ってください。 タクソノミーおよびそこに含まれるデータの詳細については、 「タクソノミーの構成」を 参照してください。

Red Hat AI Inference モデルアラインメント、合成データの生成、および分類管理機能は非推奨となっており、2026年9月25日に削除される予定です。 モデルのカスタマイズおよびアライメントのワークフローを継続するには、 OpenShift の「 Red Hat® OpenShift® AI On」へ移行してください。 Red Hat® OpenShift® のAIについて詳しくはこちら。

タクソノミーを作成またはクローンする

Red Hat AI Inference のタクソノミーをフォークまたはクローンすることもできますし、ご自身の GitHub リポジトリ内で、一から新しいタクソノミーを作成することもできます。 独自のタクソノミーをどのように構成できるかを示す例や図については、『 Red Hat AI Inference 』のドキュメントにある「 Upstream タクソノミーツリーのレイアウト」を参照してください。

知識文書をまとめてください

ナレッジドキュメントを Markdown 形式（ .md ファイル）で作成し、タクソノミーとは別のディレクトリに保存してください。 ナレッジドキュメントの例については、 ドキュメントを参照してください。

ナレッジドキュメントは、タクソノミーにナレッジを追加する場合にのみ必要であり、スキルを追加する場合は必要ありません。 知識とスキルの違いに関する詳細については、「 分類法」のデータ をご覧ください。

ナレッジドキュメントの合計サイズは、累計で 10MB を超えてはなりません。

知識とスキルに関する qna.yaml ファイルを作成する

  1. 追加したい知識やスキルに関連する質問と回答を記載した qna.yaml ファイルを作成してください。 ファイルは標準のYAML形式に従う必要があります。 また、このファイルには少なくとも5つの seed_examples セクションが含まれており、それぞれのセクション内に、質問と回答のペアが正確に3組含まれている必要があります。 qna.yaml ファイルに必要なフィールドの完全な一覧については、 知識や スキルの追加に関するドキュメントを参照してください。

  2. ナレッジの追加用に qna.yaml ファイルを作成する場合は、そのファイルの document セクションで、関連するナレッジドキュメント、そのドキュメントのコミットハッシュ、およびドキュメントが保存されているディレクトリを指定する必要があります。

    知識ドキュメントおよびディレクトリリファレンスの例。

    document:
    repo: https://github.com/user/my_knowledge
    commit: 0a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6q7r8s9u
    patterns:
      - knowledge_document.md

  3. そのファイルを、タクソノミーの適切なノードに追加してください。

新しい qna.yaml ファイルを作成するほか、既存のファイルに質問と回答のペアを追加することもできます。

分類体系を Object Storage バケットにアップロードしてください

UI または CLI を使用して、タクソノミーを Object Storage バケットにアップロードして保存してください。

次のステップ

タクソノミーからデータを生成 する方法について学びましょう。