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1 リコールテスト

Difyのナレッジベースでは、テキストによる検索テスト機能を提供しており、ユーザーがキーワードを入力すると、ナレッジベース内の関連コンテンツを呼び出すプロセスを模擬します。この際、検索されたコンテンツは関連度のスコアによって並べ替えられ、その後LLM（大規模言語モデル）に送られます。一般に、質問とコンテンツの一致度が高ければ高いほど、LLMによる回答の質も向上し、テキストの「学習効果」も高まります。

異なる検索手法や設定を試して、検索されたコンテンツの品質と効果を確認することが可能です。各ナレッジベースの分割方法には、それぞれ異なる検索テスト手法が対応しています。

「履歴」 では、過去の検索記録を確認できます。ナレッジベースがアプリケーションに関連付けられている場合、そのアプリケーションでの検索履歴もここで見ることができます。

検索方法の変更

ソーステキスト入力欄の右上にあるアイコンをクリックすると、現在のナレッジベースの検索方法と具体的なパラメータを変更することができます。変更後は、現在の検索テストのデバッグプロセス中にのみ適用されます。異なる検索手法の効果を比較したい場合は、「ナレッジベース設定」>「検索設定」で設定してください。

リコールテストの推奨手順：

1. ユーザーの一般的な質問をカバーするテストケースやガイドラインの内容を設計・整理します。
2. コンテンツの特徴や使用シーン（QAコンテンツか、多言語QAを含むかなど）に基づいて、適切な検索戦略を選択します。異なる検索手法の長所と短所については、拡張読み取り検索強化生成（RAG）を参照してください。
3. 検索するコンテンツの数（TopK）と検索スコアの閾値（Score）を調整し、実際のアプリケーションシナリオや文書の品質を考慮して、適切なパラメータの組み合わせを選択します。

TopK値と検索閾値（Score）の設定方法

• TopKは、類似スコアの降順で検索されるコンテンツの最大数を指します。 TopK値を小さくすると、関連性の高いテキストが不足する可能性があります；TopK値を大きくすると、意味的に関連性の低いコンテンツが検索される可能性があり、LLMの応答品質が低下するかもしれません。

• 検索閾値（Score）は、検索されるコンテンツの最低類似スコアを指します。 閾値を下げると、関連性の低いコンテンツが検索される可能性があります；閾値を高く設定すると、関連するコンテンツが見逃される可能性があります。

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2 引用と帰属

アプリケーション内でナレッジベースの効果をテストする際、スタジオ — 機能追加 — 引用と帰属に進み、引用と帰属機能を有効にします。

機能を有効にすると、大規模言語モデルが質問に回答する際にナレッジベースからの内容を引用した場合、返信内容の下に具体的な引用段落情報を確認できます。これには元のパラグラフテキスト、パラグラフ番号、マッチ度などが含まれます。引用段落上部のナレッジベースにジャンプをクリックすると、開発者がデバッグ編集を行いやすいように、そのパラグラフが含まれるナレッジベースのパラグラフリストに簡単にアクセスできます。

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