DifyでRAGを利用する手順！運用のコツ、注意点などを解説

このような疑問があるのではないでしょうか。

RAGは「検索で根拠を集めてから答える」考え方です。Difyはこの流れをナレッジとワークフローで素直に実現できます。

この記事をDify・RAGに関して以下の内容を解説します。

ぜひ最後までご覧ください。

Difyとは

DifyはAIアプリを素早く作るためのプラットフォームです。

ナレッジベースにPDFやWebページなどの資料を登録して検索の下準備を行い、会話の流れはワークフローでつなぎます。

全文検索とベクター検索を同時に使えるため取りこぼしを減らし、関連度で並べ替えるRerankにも対応します。取り込んだナレッジはアプリに直結でき、引用表示を有効にすれば根拠を見せながら回答が可能です。

さらにチャンク分割やメタデータ設定などの前処理も用意され、運用しながら精度を底上げしやすい点が特長です。

RAGとは

RAGは回答を作る前に関連情報を検索して取り込みます。

取り込んだ根拠に基づいて回答を生成可能です。これにより正確さと新しさを保ちやすくなります。

社内文書やナレッジベースなど外部データを参照できる点が強みです。モデルの再学習を待たずに知識を更新でき、実装では検索と生成を分けて考えます。

まず検索で候補文書を集め、必要ならRerankで並び替えます。最後に候補を根拠として回答を作り、評価では取得の良さと回答の良さを分けて計測しましょう。

代表例として関連性や忠実さの指標があります。

DifyでRAGを利用する手順

DifyでRAGを利用する手順は以下の通りです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

1. モデルとAPIキーを設定する

まず使うAIを決めてモデルプロバイダにAPIキーを登録します。

設定画面でOpenAIなどの鍵を安全に保存でき、既定で使うモデルを選び推論精度と料金の目安を把握しましょう。

社内環境ではプロキシや許可ドメインを指定して通信経路を整えます。鍵は最小権限で発行し閲覧権限を限定することが重要で、開発用と本番用で鍵を分けると事故を減らせます。

ローテーション手順を決め期限前に更新すると安心です。失効時のリトライ回数や待機時間を設定し観測性を高めます。

エラー時はレスポンスコードとメッセージをログに残し原因を切り分けましょう。

2. ナレッジを作成し、ファイルや外部ソースを取り込む

ナレッジを新規作成しPDFやDocやWebページを追加しましょう。

アップロード後は自動で分割と整形が行われ検索しやすい単位に整理され、NotionやWebの同期も用意され更新内容を取り込めます。

大量に入れる前に重要資料から始めて効果を確かめてください。章や見出しごとに小分けすると改訂が楽になります。

Top-Kで取り出す数が決まるため後の調整を見越して設計しましょう。取り込み後はテスト画面で想定質問を試し引用結果を確認し、必要ならメタデータで部署名や年月で絞ります。

3. NotionやDriveを連携して自動同期する

Notionのページやデータベースを接続し更新を自動同期できます。

設定では「Sync from Notion」を選びワークスペースを認可し対象ページを指定します。後から範囲を絞ると不要な取り込みを避けやすいです。

Google Driveなどもデータソースとして認可すれば同様に同期できます。パイプライン画面や設定メニューのData Sourcesから接続と再認可が行えます。

運用で細かい更新を反映したい場合はAPIでドキュメントを更新する方法も有効です。接続時にエラーが出る例も報告されているため事前に環境変数や認可手順を確認しましょう。

4. 検索の型を選びRerankを設定にする

検索方式は全文検索とベクター検索の併用を基本にします。ハイブリッドは両方の結果を集めた後にRerankで関連順に並べ替えましょう。

まずインデックス方式を選び、設定画面でRetrievalとRerankを有効にします。Rerankを利用する場合、Rerank対応モデルのAPIを登録してください。

Top-Kは既定3から開始し、モデルのコンテキストに合わせて調整しましょう。Knowledge Retrievalノードではメタデータ条件と合わせて一括管理が可能です。

速度と精度のバランスを見て段階的に検証すると安定します。

5. 絞り込み条件と取得数Top-Kを分かりやすく調整する

質問の種類に合わせてメタデータで対象を絞り込む際は、部署名や年月などの条件が役立ちます。

Top-Kは少な過ぎると根拠不足になり多過ぎるとノイズが増えるため、まず小さめで試してから拡げる流れが扱いやすいです。設定はRetrievalノードで一括して管理でき、文書種別や版数や機密区分などの項目も用意すると狙い撃ちしやすくなります。

日付はYYYY-MMに統一すると誤判定を減らせます。また、不要語は除外条件で外してヒットの質を上げられるでしょう。

Top-Kは5から試し10や20に段階的に上げると調整が楽です。検索ログでヒット率と不要件数を記録し見直しの根拠にします。

6. アプリにナレッジをつなぎ、表示をチェックする

チャットアプリにナレッジを追加してデバッグで回答内容を確認しましょう。

Context設定で対象ナレッジを選び取得方式を整え、引用と出典表示を有効にすると根拠が見えやすくなります。回答の下に引用元の段落や一致度が並ぶため検証が楽です。

想定質問を10件ほど用意して順番に試し、ログでヒット文書とスコアを見て改善点を洗い出します。誤抽出が続く場合はメタデータ条件とTop-Kを見直してください。

安定したらプレビューで体験を最終確認し公開の前に再度引用表示を点検します。

DifyでRAGを使うべき理由3選

DifyでRAGを使うべき理由は主に以下の3つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

見つけやすくて正確に答えられる

Difyは全文検索とベクター検索を同時に使うハイブリッド検索で候補を広く集めます。

Top-Kの既定値は3でモデルのコンテキストに合わせて自動調整され、並び順はRerankを有効化して関連度の高い順に最適化が可能です。さらにメタデータで部署や年月などを絞ると想起漏れとノイズを両方抑えられ、High Qualityの索引を選べば取り回しが安定します。

また、引用表示をONにすると出典を確認しながら検証でき、検索ログを見て条件を少しずつ直すと精度が着実に上がります。

会話に根拠付きの回答をすぐ足せる

DifyではKnowledge Retrievalノードで質問に合うテキストをナレッジから取り出し次のLLMノードへ文脈として渡せます。

取得条件はメタデータで管理でき対象範囲を素早く切り替えができ、回答側は引用表示を有効にすると出典を確認しながら評価が可能です。複数ナレッジを使う場合はリトリーバルモードを適切に選ぶと精度が安定します。

Rerank設定を併用すれば候補の並び順が改善され関連度の高い根拠にアクセスしやすくなります。最終的に会話の再現性が上がり改善の判断も短時間で行えまるでしょう。

ベクタDBの選択肢が豊富で拡張しやすい

高速な類似検索を求める場合はMilvus連携のチュートリアルが用意され規模に合わせて導入できます。

マーケットプレイスのMilvusプラグインを使うとコレクション管理と検索操作をDifyから扱えます。自前ホストでは環境変数でMILVUS_URIとMILVUS_TOKENを設定が可能です。

Zilliz Cloudに接続する場合は公開エンドポイントとAPIキーを使います。

Docker運用ならmilvusプロファイルで一括起動も選べ、これらの選択肢により既存環境や将来の増設にも柔軟に対応できます。

DifyでRAGを利用する際の注意点3選

DifyでRAGを利用する際の注意点は主に次の3つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

OCR・分割・表の整理を行う

資料を機械が読みやすい形に整えると検索の当たりが安定します。

スキャンPDFはOCRで文字化してから登録すると取りこぼしを減らせます。長文はチャンクに分割すると検索と引用が行いやすくなるため、分割サイズは用途に合わせて調整しましょう。

また、表は列見出しや単位を本文に残すと後段の回答が崩れにくくなります。取り込み後は取得テストでスコアや引用元を確認すると改善点が見えるでしょう。

清書の前にノイズを除く流れを決めると運用が楽になります。さらにOCRの言語設定を正しく選ぶと誤認識が減り、画像の傾きや余白を補正すると文字抽出が安定します。

ハイブリッドONとTop-K調整を行う

検索は全文とベクターの併用を基本にすると想起漏れとノイズの両方を抑えられます。

候補が集まったらRerankで関連度順に並び替えると精度が上がります。複数のデータセットを使う時はマルチパス取得を選ぶと取り回しが良くなり、Top-Kは小さく始めて段階的に上げると安定点を見つけやすいです。

モデルのコンテキストに合わせて自動調整が働くため過不足の検証も行いやすいです。メタデータで部門や年月を絞ると余計な断片を避けられます。

設定はアプリのContextとRetrievalでまとめて管理しデバッグで効果を確かめましょう。

連携の権限と同期範囲を確認する

外部ソースをつなぐ前に権限は最小から始めると安全です。

Notionは対象ページを選んで同期でき更新時は再同期で反映が可能です。広い範囲を一気に同期せず必要な領域から始めると精度が安定します。

アプリ側ではメタデータフィルタで公開範囲を絞ると誤露出を防げます。接続情報や環境変数は手順どおり設定し失効や再認可の流れも決めておきましょう。

引用表示を使うと出典が見えるため監査にも役立ち、サービスアカウントを用意し個人鍵の共有を避けると管理が楽になります。

定期的にトークンを更新しアクセスログを確認すると漏えいの早期発見につながります。

Dify×RAGの品質を上げる運用のコツ3選

Dify×RAGの品質を上げる運用のコツは主に次の3つです。

1つずつ詳しく見ていきましょう。

チャンク設計＆メタデータ付与を行う

まず文章は短い単位に分けて登録し検索で拾いやすい形に整えましょう。

見出しごとや段落ごとに分けると引用の粒度が安定します。索引方式はHigh-QualityかEconomicalを選び、用途に合う精度と速度のバランスを決めましょう。

次にメタデータ項目を設計し部署や年月や版数などで絞り込みできる状態を作ります。Knowledge Retrievalノードではこのメタデータで対象文書を簡単に限定が可能です。

運用中はNotionなどの同期元の構造も合わせておくと検索精度が崩れにくくなります。

ハイブリッド＋Rerankを初期設定にする

検索はキーワード一致と意味検索を同時に走らせる方式を基本にします。

まず全文検索とベクター検索の両方で候補を集めます。次にリランクモデルで関連度順に並び替えて最終候補を固めてください。

索引方式はHigh Qualityを初期値にすると当たりが安定します。

Top-Kは小さく始めて段階的に上げ、しきい値はモデルのコンテキストに合わせて調整が可能です。RerankのAPIキーは事前に登録し、Multi-pathの取得を併用すると想起漏れをさらに抑えられます。

設定はKnowledge Retrievalノードで一括管理して、チームで既定値を共有すると再現性が上がるでしょう。

ログを確認→改善→仕組み化を行う

まずログ画面でやり取りを確認し取得結果と回答の関係を見直しましょう。

引用表示を有効にして出典が正しく示されるかを点検し、表示が出ない場合は設定とプロンプトを再確認します。改善点が見えたらメタデータ条件やTop-Kやリランク設定を小さく変更して再テストします。

頻出の失敗はタグを付けて分類し再発を追えるようにして、定例でレビュー日を決め改善の差分を記録してください。アラート閾値を決め外れ値が増えたら通知する運用にします。

外部の評価ツールでスコアを可視化し回帰テストとして保存しすると、記録と改善のサイクルを仕組みにすると品質がぶれにくくなります。

まとめ

この記事をDify・RAGに関して以下の内容を解説しました。

RAGは検索で根拠を集めてから答える考え方です。Difyならナレッジとワークフローで素直に実装できます。

まず重要文書を小さく入れ、ハイブリッドとリランクを初期設定にしましょう。連携の権限は最小から始めると安心です。

最後は鍵登録→ナレッジ作成→想定質問の確認へ進みましょう。