Difyの具体的な活用方法をまとめた導入事例をダウンロードしてみませんか？業務効率化に成功した事例を多数ご紹介しており、最適なAI活用のヒントになれば幸いです。▶︎Difyで業務効率化する際のポイントを解説したお役立ち資料GMO即レスAIでは、誰でも簡単にAIエージェントアプリが作れるDifyの導入支援を行っております。本記事では、DifyでRAG機能を活用する方法について解説します。目次RAGとは？RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデルに社内マニュアルやFAQといった補足する外部情報を取り込んで、より正確な回答を導く仕組みです。まず、ユーザーの質問に対して社内資料やFAQなどから関連情報を検索（Retrieval）し、それを元にAIが自然な文章で回答を生成（Generation）します。これにより、AIが学習していない情報も活用でき、常に最新の知識を反映可能です。社内問い合わせ対応や顧客サポートなど、正確な情報が求められる場面で特に効果を発揮します。DifyでRAGを実装する方法Difyとは、AI技術を利用したアプリケーションを簡単に作成できるオープンソースのプラットフォームです。LLMを使ったアプリ開発を、専門的なプログラミング知識がなくても簡単に行えるよう設計されています。Difyについて詳しい解説はこちら▶︎Difyとは？企業での活用例や社内への安全な導入方法についても解説！DifyでRAGを構築するには、ナレッジベースと呼ばれる機能を利用します。ナレッジベースに社内マニュアルやFAQページの情報などを追加することでLLM（大規模言語モデル）が問い合わせる際の情報源として利用することができるようになります。ナレッジベースに登録できるデータソースは、「テキストファイルから同期」、「Notionからの同期」、「ウェブサイトから同期」の3つがあります。テキストファイルでのナレッジベース作成の場合手元にあるファイルをアップロード後に、検索方法などナレッジの設定をしていきます。チャンク設定チャンクとは文章やデータを小さな意味のかたまりに分割したものです。検索精度に影響してくるので、Difyにおいてはアップロードしたテキストデータをそのまま利用するのではなく、LLMが処理できる数百字〜数千字程度の単位に分割します。また、Difyのチャンク設定には汎用分割と親子分割の2つがあります。汎用分割モードでは検索とコンテキスト抽出に同じチャンクを使用するのに対して、親子分割モードではコンテキスト抽出には親子チャンク、検索には子チャンクを使用します。今回は、汎用分割モードでチャンクを設定します。インデックス方法読み込んだデータを検索しやすくするための処理方法で、高品質と経済的の2つがあります。高品質の方が精度が高い代わりに、OpenAIなど連携しているAPIのトークン消費量が経済的なインデックス方法に比べて大きくなります。経済的なインデックス方法はトークンの消費量を抑えることができ、回答の速度は早くなりますが精度は低くなります。今回は、精度を高めたいので高品質で設定します。埋め込みモデル埋め込みモデルは、文書や質問などのテキストをベクトルに変換するためのAIモデルのことです。わかりやすく言い換えると、文章の意味を数値化して、AIが似ている意味のものを見つけやすくする技術だと言えます。検索設定ベクトル検索、全文検索、ハイブリット検索の3つから選択できます。ベクトル検索は、テキストデータなどを意味ベースの数値（ベクトル）に変換し、そのベクトル同士の距離を比較してより似ているものを探し出す検索手法です。曖昧な質問などキーワードや表現が揺れやすい状態のFAQ検索等に向いています。一方で全文検索は、キーワードが位置するかどうかを単語やフレーズの出現をインデックスから探し出す検索手法です。キーワードがはっきりとわかっている状態の書類検索や法務文書の検索等に向いてます。ハイブリット検索はベクトル検索と全文検索どちらも行う検索方法です。ここでは、ハイブリットを選択してナレッジを登録します。DifyでRAG機能を活用したチャットボットを作ってみるでは、実際にDifyに登録したナレッジベースを使って、社内向けのチャットボットアプリを作成してみます。1. アプリタイプの選択チャットボットを選択します。2. プロンプト設定プロンプトを入れなくても、ある程度チャットボットで動作しますが、プロンプトを設定することでより自分好みのチャットボットアプリに設定することが可能です。3. 変数設定変数を設定しなくてもチャットボットの利用自体はできますが、変数を設定することで、固有の回答などが可能になります。例えば、名前{{name}}などをユーザーに入力してもらい、そのチャットでは入力してもらった名前に対応して応答する形にすることもできます。4. コンテキストを設定する「＋追加」から登録したナレッジベースを選択します。複数のナレッジベースをもとに回答して欲しい場合は、複数のナレッジベースを追加することも可能です。複数のナレッジベースを選択した場合は、検索設定を見直すと良いでしょう。5. 有効な機能の追加右下あたりにある「有効な機能の追加」からチャットボットに追加する機能を選択できます。今回は社内向けのチャットボットアプリのため、「引用と帰属」をオンにします。そうすると回答の参考になったデータソースが表示されます。6. 動作検証実際に登録したナレッジの中から、回答が出力されました。今回は、社内向けにIT導入補助金制度について回答してくれるチャットボットを作成しましたが、しっかり登録した情報ソースの中から回答が得られました。Dify×RAGを導入する際のポイントDifyでRAGの精度を上げるポイントは、ユーザーの状態によってい大きく2つの場合にわかれます。ユーザーの質問が明確な場合ユーザーが何を知りたいか明確な場合、質問も具体的なものになります。例えば、「サポートしているソフトウェアバージョンを教えてください」のような質問があります。こういった質問の場合は、回答も「対応しているソフトウェアバージョンは、AとBとCです」のように対になっていることが多いため、Dify登録しているRAGのチャンクを質問と回答の形で登録したりすると効果的です。ユーザーの質問が曖昧な場合一方でユーザーが何を知りたいのか抽象度が高い場合は、質問も曖昧なものになります。例えば、「購入を検討しているので、おすすめの商品を教えて」や「商品Aと商品Bで悩んでいる、どっちが良いと思うか」といったような質問です。質問の抽象度が高いほど、RAGの精度が下がってしまいます。こういった場合には、プロンプトで質問が抽象的な場合は、質問を掘り下げるような指示を記載して制御するのが効果的です。まとめ本記事では、Difyを活用したRAG（検索拡張生成）機能について詳しく解説しました。RAGは、社内マニュアルやFAQなどの外部情報を大規模言語モデルに取り込むことで、より正確な回答を導き出す仕組みです。DifyでRAGを実装する際は、ナレッジベース機能を利用し、テキストファイル、Notion、ウェブサイトなど様々な形式のデータから実装が可能です。また、RAG機能を活用して、社内向けチャットボットアプリを作成する手順も紹介しました。▶︎Difyで業務効率化する際のポイントを解説したお役立ち資料GMO即レスAIでは企業向けにDify導入支援もおこなっています。ご興味のある方はお気軽にお問い合わせください。▶︎お問い合わせはこちら最後までお読みいただきありがとうございました！