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# 検索設定

> ナレッジベースで検索がチャンクを探し、順位付けする方法を設定する

> このドキュメントは AI によって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](https://docs.dify.ai/en/cloud/use-dify/knowledge-base/retrieval-settings.md) を参照してください。

これらの設定は、ナレッジベースの **設定** > **検索** にあります。

> [!TIP]
>
> 設定は 1 つずつ変更し、そのたびにテストし直してください。そうすれば、それぞれの変更に効果があったかを判断できます。

| 設定 | 役割 |
| :- | :- |
| **システム推論モデル** | インデックス作成時に、ドキュメントを意味に基づいてチャンクとセクションに分割する。さらにセクションごとに要約を書き、ナレッジグラフを構築する。ナレッジグラフは、各チャンクで扱われている主題と、主題どうしのつながりを表したマップ。   「詳細」と「リサーチ」では、検索の計画を立てる。   変更すると、すべてのドキュメントのインデックスが再作成され、トークンを消費する。 |
| **埋め込みモデル** | 各チャンクをベクトルに変換し、質問とチャンクを意味で照合できるようにする。   変更すると、すべてのドキュメントのベクトルが再生成され、トークンを消費する。 |
| **Rerank モデル** | 検索されたチャンクを関連性の高い順に並べ替え、それぞれにスコアを付ける。 |
| **検索の深度** | 1 回の検索でどこまで深く探すか。下記の [検索の深度](#retrieval-depth) を参照。 |
| **トップ K** | 1 回の検索で返すチャンクの最大数。  値を大きくすると得られるコンテキストは増えるが、ノイズも増える。値を小さくすると焦点は絞られるが、関連するチャンクを取りこぼすことがある。 |
| **スコア閾値** | 設定したしきい値を下回るスコアのチャンクを除外する。  しきい値を高くすると近い一致だけが残るが、何も返らないおそれがある。低くすると、より幅広い一致が含まれる。 |

## 検索の深度

3 つの深度はいずれも、埋め込みモデルとリランクモデルを使います。「詳細」と「リサーチ」では、推論モデルも使います。

| 深度 | 役割 |
| :- | :- |
| **高速** | 質問とチャンクを、意味とキーワードの両方で照合する。最も速い深度で、直接的な質問のほとんどはこれで十分。まずはここから始める。 |
| **詳細** | 「高速」より広い範囲を検索し、さらにナレッジグラフをたどって、質問から関連する主題のチャンクまで探す。そのぶん時間がかかる。   回答が関連する複数の主題にまたがり、「高速」では取りこぼしが続く場合に使う。 |
| **リサーチ** | 複雑な質問を複数の小さな質問に分解してそれぞれを広く検索し、セクションのタイトルと要約をもとに読むセクションを決める。   最も時間がかかり、モデルのトークン消費も最も多い深度。直接的な質問ではなく、回答までに何度も検索が必要な質問に向いている。 |


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