アプリ内でのナレッジベース統合
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ナレッジベースは、大言語モデルに対して外部知識を提供し、ユーザーの質問に正確に回答するために使用されます。Difyのすべてのアプリタイプ内で作成されたナレッジベースを関連付けることができます。
チャットアシスタントを例にすると、以下の手順で進めます：
スタジオ -- アプリを作成 -- チャットアシスタントを作成に進む
コンテキスト設定に進み、追加をクリックし、作成済みのナレッジベースを選択
コンテキスト設定 -- パラメータ設定内で召回策略を設定
機能追加内で引用と帰属をオンにする
デバッグとプレビュー内でナレッジベース関連のユーザー質問を入力してデバッグ
デバッグが完了したら、保存して公開し、AIナレッジベースQ&Aアプリケーションとして公開
現在のアプリケーションのコンテキストが複数のナレッジベースに関連している場合、検索結果をより正確にするためにリコールモードを設定する必要があります。コンテキスト→パラメータ設定→リコール設定 に進み、ナレッジベースのリコールモードを選択します。
複数リコールモードでは、検索器はアプリに関連付けられたすべてのナレッジベースから、ユーザーの問題に関連するテキスト内容を検索します。そして、複数リコールの関連文書結果を統合します。以下は複数リコールモードの技術フローチャートです：
ユーザーの意図に基づいて、すべての 「コンテキスト」 に追加されたナレッジベースを同時に検索し、関連するテキスト断片を複数のナレッジベースからクエリし、ユーザーの問題に最も一致する内容を選択します。最適なコンテンツをRerank戦略で見つけてユーザーに回答します。この方法はより科学的な検索原理です。
例：アプリAのコンテキストには、K1、K2、K3 の3つのナレッジベースが関連付けられています。ユーザーが問い合わせを入力すると、3つのナレッジベースで検索を行い、複数の内容をまとめます。最適な内容を見つけるためには、Rerank戦略を使用してユーザーの問題に最も関連する内容を特定し、結果をより正確で信頼性の高いものにします。
実際の質疑応答シーンでは、各ナレッジベースのコンテンツの出典や検索方法が異なる場合があります。複数の混合コンテンツが返される検索に対して、Rerank戦略はより科学的なコンテンツの並べ替えメカニズムです。これにより、候補コンテンツリストをユーザーの問題に一致させ、複数の知識間の結果の順序を改善し、最も一致するコンテンツを見つけて回答の質とユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
Rerankの使用コストとビジネス要件を考慮すると、複数リコールモードは次の2つのRerank設定を提供します：
この設定には外部のRerankモデルの構成は不要で、コンテンツの再並べ替えに追加コストは発生しません。セマンティクスまたはキーワードの重み比率を設定します。
セマンティック値が1の場合
セマンティック検索モードが有効になります。このモードでは、埋め込みモデルを利用して、クエリに正確な単語がナレッジベースに存在しない場合でも、ベクトル距離を計算することで検索の精度を向上させ、適切なコンテンツを返すことができます。また、複数言語のコンテンツを扱う場合には、セマンティック検索が異なる言語間の意味を把握し、より正確なクロス言語検索結果を提供します。
キーワード値が1の場合
この場合、キーワード検索モードが有効になります。ユーザーが入力した情報テキストがナレッジベース全体と一致し、ユーザーが正確な情報や用語を把握している場合に適しています。この方法は計算リソースを少なく消費し、大量の文書を迅速に検索するのに適しています。
カスタムキーワードとセマンティックの重み
セマンティック検索またはキーワード検索モードのいずれかを選択する代わりに、柔軟なカスタム重み設定も利用可能です。両者の重みを調整し続けることで、ビジネスシナリオに最も適した重み比率を見つけることができます。
Rerankモデル
Rerankモデルは外部のスコアリングシステムで、ユーザーの質問と各候補文書の関連性スコアを計算します。これにより、セマンティックソートの結果が改善され、関連性に基づいて高い順に並べ替えられた文書リストが返されます。
この方法には追加のコストが発生しますが、ナレッジベースのコンテンツが複雑な場合に特に適しています。セマンティッククエリとキーワードマッチングのコンテンツが混在している場合や、複数言語のコンテンツが含まれる場合に優れた結果を提供します。
より詳細な情報はリコール拡張メカニズムをご覧ください。
Difyは現在、複数のRerankモデルをサポートしており、"モデルサプライヤー"ページでRerankモデル（例：Cohere、Jina AIなど）のAPIキーを入力することができます。
調整可能なパラメータ
TopK
ユーザーの質問に最も類似したテキストセグメントを選択するために使用されます。システムはモデルの選択に基づいてコンテキストウィンドウサイズを動的に調整し、セグメントの数を増やします。数値が高いほど、リコールされるテキストセグメントの数が増加します。
スコアの閾値
テキストセグメントの選択に使用される類似性の閾値を設定します。ベクトル検索の類似性スコアは、設定したスコアを超える必要があり、数値が高いほどリコールされるテキストの数が減少します。
複数のリコールモードを利用することで、高品質なリコール効果を得ることができるため、リコールモードを複数のリコールモードに設定することを強くお勧めします。
複数のリコールモードでのRerank設定の選択方法は？
ユーザーが正確な情報や用語を知っている場合は、キーワード検索を使用して一致する結果を正確に取得できるため、「重み設定」のキーワード優先モードをお勧めします。
ナレッジベースに正確な単語が表示されていない場合や、クロス言語クエリがある場合は、「重み設定」のセマンティック優先モードを選択することをお勧めします。
ビジネスユーザーが実際の質問シナリオに詳しく、セマンティックまたはキーワードの比率を積極的に調整したい場合は、「重み設定」のカスタムモードを選択することをお勧めします。
ナレッジベースのコンテンツが複雑であり、セマンティックまたはキーワードのシンプルな条件で一致させることができない場合、かつより正確な回答が必要で追加料金を支払うことを望む場合は、コンテンツ検索にRerankモデルを使用することをお勧めします。
「重み設定」が見つからない、またはRerankモデルの設定が必要な場合、どのように対処すれば良いですか？
以下は、複数の召回方法がナレッジベース検索に与える影響を示します：
複数のナレッジベースを引用する際、「重み設定」を調整できず、エラーが表示される場合はどう対処すれば良いですか？
この問題が発生するのは、引用されている複数のナレッジベースで使用されている埋め込みモデルが一致しないためです。検索コンテンツの競合を避けるためには、以下の推奨解決策を試みてください。「モデルプロバイダー」で設定を行い、Rerankモデルを有効にするか、ナレッジベースの検索設定を統一してください。
複数の召回方法が使用されている場合、「重み設定」オプションが見つからず、Rerankモデルしか表示されない理由は何ですか？
ナレッジベースが「エコノミー」モードのインデックスモードを使用しているかどうかを確認してください。その場合は、「ハイクオリティ」モードのインデックスモードに切り替えてください。
