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はじめに
Dify の「ナレッジ」は、あなた自身のデータを統合し、AI アプリに活用できる仕組みです。これにより、LLM（大規模言語モデル）に特定分野の情報を文脈として提供し、より正確で関連性の高い、幻覚（誤情報）の少ない応答を実現します。 この仕組みは RAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成） によって支えられています。これは、モデルが事前学習された一般公開データだけに依存するのではなく、あなたの独自ナレッジを追加の信頼ソースとして利用するという意味です。- （検索／Retrieval） ユーザーが質問をすると、システムはまずナレッジから最も関連性の高い情報を検索します。
- （拡張／Augmented） 取得された情報はユーザーの質問文と組み合わせられ、拡張文脈として LLM に渡されます。
- （生成／Generation） LLM はその文脈をもとに、より精度の高い回答を生成します。
ナレッジで構築する
Dify のナレッジ機能を利用すれば、独自データや専門知識を基盤とした AI アプリを構築できます。代表的なユースケースは以下の通りです。- カスタマーサポートチャットボット：最新の製品ドキュメント、FAQ、トラブルシューティングガイドから正確な回答を提供する、より賢いサポートボットを構築。
- 社内ナレッジポータル：従業員が会社のポリシーや手順を迅速にアクセスできる AI 検索・Q&A システムを構築。
- コンテンツ生成ツール：特定分野の資料やバックグラウンド情報をもとに、レポート、記事、メールなどを生成する知的ライティングツールを構築。
- リサーチ・分析アプリケーション：学術論文、市場レポート、法的文書などの特定の知識リポジトリから情報を検索・要約するリサーチ支援アプリを構築。
ナレッジの作成
- クイック作成：データをインポートし、処理ルールを定義して、あとは Dify に任せるだけ。迅速で初心者にも簡単。
- ナレッジパイプラインから作成：独自ステップや各種プラグインを組み合わせ、柔軟で複雑なデータ処理ワークフローを構築。
- 外部ナレッジベースと連携：API を介して外部ナレッジベースと直接同期し、既存データを移行せずに活用。
ナレッジの管理と最適化
- コンテンツ管理：ドキュメントやチャンクを閲覧・追加・編集・削除して、ナレッジを常に最新・正確・検索可能な状態に保ちましょう。
- 検索検証：ユーザーの質問をシミュレートして、ナレッジベースの検索精度を確認。
- メタデータによる検索強化：ドキュメントにメタデータを追加し、フィルタ検索を有効化して検索精度をさらに向上。
- ナレッジベース設定の調整：インデックス方式、埋め込みモデル、検索戦略をいつでも変更可能。
ナレッジの利用
アプリケーションへの統合：AI アプリを自社データに基づかせることが可能。関連資料