Difyのはじめ方 ナレッジ編
ナレッジとは
Difyではナレッジ、一般的にはRetrieval-Augmented Generation (RAG：ラグ)といいます。
大規模言語モデルの知識を補完するための外部データのことです。
わかりやすく人間で例えるのなら、本や、資料を読みながら返答をしているようなものです。
Difyでは、ナレッジにドキュメント（PDFや、テキスト、オフィス系のファイル）を追加することで、AIアプリケーションの回答の質を向上させることができます。
ナレッジの利点
最新情報の反映: 言語モデル（GPT4o、Gemini等）の訓練データにない最新情報を提供できる
専門知識の追加: 特定分野の専門的な情報を追加できる
回答の正確性向上: 関連する情報を参照することで、より正確な回答が可能になる
ナレッジの作成手順
ナレッジの作成: Difyのナレッジを作成の枠をクリックする。
ドキュメントの追加: テキストファイル、PDF、Notionから同期、Webサイトから同期を選んでデータを作ります。
データのインデックス化: アップロードしたデータの設定を選ぶことで自動的にDifyがインデックス化等をしてデータをAIが使うことができる形になります
下の２つの設定はわからなければスルーで大丈夫です。
ナレッジの活用方法
チャットボットへの統合: 作成したナレッジベースをチャットボットに統合し、質問応答に活用する
検索コンテキストとしての利用: ユーザーの質問に関連する情報をナレッジベースから検索し、回答生成に利用する
注意点
データの品質: アップロードするドキュメントの品質が重要。正確で関連性の高い情報を選ぶ
定期的な更新: 情報の鮮度を保つため、ナレッジベースを定期的に更新する
プライバシーへの配慮: 機密情報や個人情報を含むドキュメントの取り扱いに注意する
実践例
簡単な例として、AIガイドラインに基づいて返答をするチャットボットを簡単に作ってみました。
まとめ
ナレッジ（RAG）を利用することでAIに狙った知識を与えることができてAIが知っていてもうまく答えられない問題にも答えることができるようになりました。
個人的な利用方法については、専門的な知見を必要とする職業、データに基づいた回答をしてもらうことで、作業が捗る、事務作業が短縮される方に向いている物だと思いました。
大規模、企業的な利用方法はホームページに使うチャットボットや、就業規則をから返答するチャットボット、マニュアルから教えをくれるチャットボットに利用できると思いました。
大企業の人などは、AIを使うことで何ができるか、企画のイメージを伝えるためのプロトタイプ的に使うことができそうだと思いました。