【Dify】検索精度を劇的に高める!RAGの作り方を徹底ガイド

検索するときに、答えが見つからない時ほどもどかしいことはありません。

具体的な解決策を探しているのに、関連性の薄い情報が並ぶだけだと、時間が無駄に感じてしまいますよね。

そんな悩みを解決してくれるのが「RAG」と呼ばれる機能。

DifyにRAG機能を活用すれば、ユーザーの検索意図に応じた正確な情報提供が可能になります。

今回は、

DifyでRAGを作るための具体的なステップ
検索精度を高めるテクニック

について解説していきます。

今回の内容を実践することで、検索結果の精度が驚くほど向上し、ユーザーの満足度も大幅アップ間違いなしですよ!

Difyの特徴や作成できるアプリは?
RAGとは?メリットはなに?
1. RAG機能を活用するメリット
【Dify】検索精度を向上!RAGの作り方4ステップ
1. RAGの作り方4ステップ
RAG機能を活用したチャットボットを作ってみる
RAG機能を精度向上させる3つのコツ
【Dify】検索精度を劇的に高める!RAGの作り方を徹底ガイド：まとめ

Difyの特徴や作成できるアプリは?

Difyには初心者からプロまで扱いやすい、さまざまな特徴があります。

また、手軽ながらも、Difyだけで幅広いアプリケーションの開発が可能です。

まずはDifyの基本情報について確認していきましょう。

Difyとは?

Difyは生成AIアプリを開発できるオープンソースプラットフォーム。

ノーコード/ローコードのため、プログラミングの専門知識がないユーザーでも、

チャットボット
データ解析ツール
カスタマーサポート

など、幅広いAIアプリを手軽に作成・運用できます。

特徴

Difyは初心者でも手軽に使いこなせる扱いやすさと、柔軟性・拡張性の高さがポイント。

Difyの主な特徴は以下のとおり。

▼Difyの主な特徴

直感的なUI（ユーザーインターフェース）	直感的なUIで、プログラミングの知識がなくても、ドラッグ&ドロップ操作でアプリケーションを構築できる
テンプレート	用意されたテンプレートをカスタマイズすれば、短期間でアプリが構築できる
豊富なモデルサポート	多様なAIモデル（OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Hugging Faceほか）のサポートがあり、柔軟な活用できる
多様な外部サービスの組み込み	Google検索、Slack、Dell-E、Stable Diffusionなどの外部ツールが組み込める。これにより高度な機能を持つAIアプリ開発が可能
ナレッジ機能	Difyに搭載されたRAGパイプラインを活用し、チャットボットアプリなどを作成できる

Difyで作成できるアプリ

を使って作成できるアプリは、以下のようなものがあります。

▼Difyで作成できるアプリ（例）

カスタムチャットボット	顧客サポートボット：顧客の質問に自動応答し、サポート業務を効率化するAIチャットボット。 FAQボット：企業や製品に関するよくある質問に自動的に回答するアプリ。
テキスト生成アプリ	ライティングアシスタント：ブログ記事、報告書、マーケティングコンテンツの作成をサポートする自動文章生成アプリ。ニュースレター生成アプリ：定期的にニュースレターを作成し、自動配信するアプリ。
自動化アプリ	メール返信自動化：メールの内容を解析し、適切な返信を自動生成するアプリ。スケジュール管理ボット：カレンダーと連携して、予定を自動調整・通知するアプリ。
リコメンドシステム	パーソナライズド商品推薦エンジン：ユーザーの好みに基づいて、オンラインショップでの商品を推薦するシステム。コンテンツ推薦アプリ：ユーザーの視聴履歴に基づいて動画や記事を推薦するアプリ。

これらはDifyで作れるアプリケーションの一部ですが、アイデア次第でさまざまな分野やニーズに対応したAIアプリを作成できます

利用料金

difyには無料プランのほかに、規模に合わせて有料プランが3パターン用意されています。

支払い方法は月額払いと年額払いの2つ。

年額払いで契約する場合は、2ヶ月分の割引があってお得ですよ。

RAGとは?メリットはなに?

RAG（検索拡張生成）とは、欲しい情報を検索して抽出し、その内容をもとに生成AIに回答を生成させる技術のこと。

通常AIは学習済みのデータから回答を生成します。

一方で、RAGの場合は、質問に応じて関連する外部のデータベースや知識ベースから情報を取得し、それをもとに回答を作成します。

これにより、最新の情報や特定のデータに基づいた回答が可能になっているんです。

Difyでは、このRAG機能を簡単に活用できる仕組みが搭載されています。

例えば、あらかじめ登録した商品情報やFAQに基づいて、最新で正確な回答を提供するAIアプリを作成することができます。

RAG機能を活用するメリット

RAG機能の大きなメリットは、生成AIがデータベースを活用して、予測だけに頼らない正確な情報を提供できること。

RAGでは必要に応じて「最新の情報」や「特定の知識」にアクセスして、回答を強化します。

このようにRAGを使うことで、質問に対してより具体的で文脈に沿った回答が得られるため、ユーザーも納得しやすくなります。

また、Difyでは、検索範囲や方法を細かく設定できるので、必要に応じて回答の精度を高めることができます。

例えば、

ビジネスアプリ
カスタマーサポート

などのように、情報の正確さが求められる場面でも大きな効果を発揮しますよ。

【Dify】検索精度を向上!RAGの作り方4ステップ

まず具体的な話に移る前に、DifyでのRAGの仕組みをざっくりと理解でしておきましょう。

この流れを頭に入れておくと、設定するときも分かりやすくなりますよ。

▼RAGの仕組み

1.Chunk化	アップロードしたPDFファイルなどの元データを、文や段落など意味がまとまった単位（Chunk）ごとに分ける。
2.ベクトル検索（Vector Search）	各Chunkを数値データ（ベクトル）に変換してデータベースに保存。ユーザーからの質問もベクトルに変換し、データベース内で質問に近いベクトルのChunkを探し出す。
3.再順位付け（Reranking）	ベクトル検索で見つけたChunkの中から、質問に最も合うものを選び出す。「Rerankモデル」と呼ばれる別のAIモデルが、各Chunkの質問への適合度をスコア化し、スコアの高い順に並べ替える。
4.回答の生成	最適なChunkを使って、生成AIが回答を作成する。

それでは、この一連の流れをDifyに実装していきましょう。

RAGの作り方4ステップ

1.「Knowledge」タブを選択し、「Create Knowledge」をクリック

2.検索対象にしたいデータをアップロード

Textファイル、PDFファイル、HTMLファイル、Wordファイル、CSVファイルなど、さまざまファイルをアップロード可能です。

3.ファイルの探索・検索方法について設定

Index Mode

High Quality：デフォルトのシステム埋め込みインターフェースを使用
Economical：オフラインのベクトルエンジン、キーワードインデックスなどを使用

Retrieval Setting

Vector Search：クエリの埋め込みを生成し、意味的な類似性を基に検索する方法。文脈を理解し、類似した意味を持つ文書を高精度で検索できる。
Full-Text Search : ドキュメント内のすべての用語をインデックス化し、ユーザーのクエリと一致するテキストを検索する方法。単語の正確な一致に基づいて検索を行うため、特定のキーワードに対する精度が高い。
Hybrid Search : 上記2つの検索方法を組み合わせて同時に実行し、ユーザーのクエリに最適なマッチを選択するためにリランクを行う。

4.「Save」をクリックすれば、Knowledgeが登録される