Archaea Biblio · ナレッジレイヤー（日本国内名称: Krugle Biblio）
社内の全ナレッジを、
AIが真に理解できるコンテキストへ
Biblioは、AIエージェント向けに設計されたエンタープライズ級の検索拡張生成（RAG）システムです。散在するドキュメント、データベース、コード、サードパーティデータを正確な文脈へ変換し、外部へデータを一切出すことなくAIの回答精度を極限まで引き上げます。
HEADLESS API + WEBコンソール · セルフホスト · ナレッジグラフ内蔵
ネイティブパース対応言語
課題
汎用チャットAIに後付けしたRAGでは、正確な回答が得られていませんか？
数百ページのPDF、高密度の表構造、レガシーコード、複数システムに分散したデータなど、実際の企業資料に対して汎用検索はしばしば失敗します。Biblioはそうした高度なエンタープライズ資料のために開発され、コンプライアンス要件を満たす自社サーバー上で稼働します。
flow-lite ドキュメント解析エンジン
Archaea独自のパースエンジンがPDF、Office文書、画像をOCR処理し、レイアウト分解、表構造抽出、セマンティック理解を実行します。ArcFactにも内蔵されている共通の高度解析コアです。
日本語・英語・韓国語・中国語をネイティブ解読
翻訳レイヤーを挟むことなく、日本語・英語・韓国語・中国語を直接理解します。数式はLaTeX形式で抽出され、複雑な表構造も維持されます。縦書きや手書き文字に対応した高精度日本語モードも備え、すべてのパースは自社サーバー内で行われます。
1つのコーパスに対して6つの検索モード
local, global, mix, graph, vector, bypass の6モードを備え、ピンポイントの事実検索からナレッジグラフ全体に及ぶ統合的推論まで幅広く対応します。一律の類似度検索ではなく、質問の性質に合わせた最適な検索戦略が適用されます。
ベクター ＋ エンティティ＆リレーションシップ
ベクターDBに加え、ドキュメント間やデータベース間を繋ぐナレッジグラフを同時に自動構築します。構造と類似性の両面から回答を導き出すため、複雑に連動した企業データにおいて圧倒的な回答精度向上を実現します。
7種類の標準コネクター & プラグイン拡張
Git, Google Drive, Oracle, PostgreSQL, S3, ファイル直接アップロード, Webクロールを標準搭載。データを自動取り込みし、オフラインで高速検索可能にします。新たなデータソースもプラグインで追加できます。
組み込みやすい Headless API & Webコンソール
REST APIやSDKを通じて開発者が容易に統合でき、ナレッジ管理者向けのWebコンソールも提供します。MCPを介してArcFactワーカーや外部エージェントフレームワークに接続します。
自律的なLLMモデル選択
ファインチューニングモデル、ローカルオープンソースモデル、MaaSなど、要件に合わせて任意のLLMとバインド可能。モデルのロックインはなく、モデル利用のためにデータを移動する必要もありません。
デプロイメント
軽量な運用負荷と厳格なセキュリティ隔離
| デプロイ形態 | 単一ホストの docker-compose（中規模サーバー1〜2台から開始可能） |
| 対応言語 | 日・英・韓・中のネイティブパース・検索（高精度日本語モード対応） |
| スケーリング | 水平スケーリング対応 — データ増大に応じて分散タスクワーカーを追加 |
| ストレージ | PostgreSQL Vector · Neo4j ナレッジグラフ · Redis キャッシュ |
| アクセス制御 | JWT + LDAP/SSO連携、Collectionレベルのマルチテナント隔離 |
| 運用負荷 | 低〜中程度 — 従来のデータベース運用と同等 |
Biblioを導入する組織
CDO（最高データ責任者）、AIプラットフォーム責任者、ナレッジマネジメントのリーダーが導入を主導します。技術検証（PoC）は非常にシンプルで、社内資料の一部を投入して現在の検索精度と比較評価できます。
導入が効果を発揮するタイミング
文書数が数万件を超え、パブリックSaaSではなく自社で完全管理するAI・データ基盤を構築したい企業に最適なソリューションです。
自社でRAGをイチから開発する膨大なエンジニア工数を削減し、重要な業務資料の検索精度を飛躍的に向上させつつ、すべてのデータを自社の境界内に保持します。 Biblioの核心価値
リスクなくスピーディーなPoCから開始
貴社資料の一部をお持ちください。実際のデータでどれほど高精度な検索が可能かをご提示します。