ナレッジベース
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Difyプラットフォームでは、RAG（検索強化生成）ソリューションを通じて、ナレッジベースをよりアクセスしやすい形で提供します。開発者は企業の内部文書、FAQ、規格情報などをナレッジベースにアップロードし、整理することが可能で、これらはその後、大規模言語モデル（LLM）が問い合わせる際の情報源として利用されます。これにより、AIの大規模モデルが当初学習した静的なデータに依存する代わりに、ナレッジベースの内容をリアルタイムで更新し、情報が古くなることや欠けることによる問題を防ぐことができます。
ユーザーからの質問を受けたLLMは、まずナレッジベース内の内容をキーワードに基づいて検索します。これにより、関連性の高いコンテンツが選択され、LLMがより正確な答えを出すための重要な文脈を提供します。
この手法により、開発者はLLMが既存の訓練データに頼るだけでなく、リアルタイムの文書やデータベースからの最新情報を扱うことが可能となり、答えの正確性と関連性が向上します。
Difyの主な利点：
リアルタイム更新：ナレッジベースの内容はいつでも最新のものに更新することができ、モデルが最新情報を得られるようにします。
高精度：関連する文書を検索することで、LLMは実際の内容に基づき高品質な回答を生み出すことができ、誤情報を減らします。
柔軟性：開発者はナレッジベースの内容をカスタマイズでき、実際のニーズに合わせて知識の範囲を調整できます。
ナレッジベース機能はRAGパイプラインの各段階を可視化し、ユーザーが個人またはチームのナレッジベースを管理しやすくするシンプルで使いやすいユーザーインターフェースを提供します。また、これを迅速にAIアプリケーションに統合することができます。準備するのは以下のようなテキストコンテンツだけです：
長文コンテンツ（TXT、Markdown、DOCX、HTML、JSON、さらにはPDF）
構造化データ（CSV、Excelなど）
オンラインデータソース（ウェブサイトからの情報収集、Notionからのデータ取得など）
ファイルを「ナレッジベース」にアップロードすることで、データの自動処理が行われます。
もし既に独自のナレッジベースを持っている場合は、それをDifyに接続することで、外部のナレッジベースとの連携を確立できます。
例えば、既存のナレッジベースや製品のドキュメントを利用してAIカスタマーサポートアシスタントを開発したい場合、Difyを用いると、ドキュメントをナレッジベースにアップロードし、対話型アプリケーションを簡単に作成できます。従来の手法では、テキストデータからAIカスタマーサポートアシスタントを開発するまで数週間を要し、継続的なメンテナンスや効果的な更新作業が難しいことがありました。しかし、Difyを使用すると、このプロセスをわずか3分で完了させ、ユーザーからのフィードバック収集を始めることができます。
Difyでのナレッジベースは、複数のドキュメント（Documents）から構成され、一つのドキュメントは複数のコンテンツブロック（Chunk）を含むことがあります。このナレッジベースは、アプリケーション全体で検索の対象として統合することが可能です。ドキュメントは、開発者や運営スタッフによってアップロードされるか、他のデータソースから同期されます。
独自のドキュメントライブラリを構築している場合、Difyの外部ナレッジベース機能を利用して、自身のナレッジベースをDifyプラットフォームにリンクさせることができます。これにより、Difyプラットフォーム内で内容を再度アップロードすることなく、大規模な言語モデルがリアルタイムで独自のナレッジベースの内容を参照することが可能になります。
