ナレッジベースの概要と設計方針
RAGの基本概念とナレッジベース設計の考え方を解説します。
RAGとは
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、LLMの回答精度を向上させる技術です。
RAGの仕組み
[ユーザーの質問]
↓
[ナレッジベースを検索] → 関連情報を取得
↓
[質問 + 関連情報]をLLMに渡す
↓
[根拠に基づいた回答]RAGのメリット
メリット | 説明 |
ハルシネーション削減 | 根拠に基づく回答で誤情報を防止 |
最新情報対応 | LLMの知識カットオフを補完 |
固有情報対応 | 社内データや製品情報を活用 |
コスト削減 | ファインチューニング不要 |
ナレッジベースとは
Difyのナレッジベースは、RAGを実現するためのドキュメント管理機能です。
ナレッジベースの作成フロー
- ドキュメントのアップロード
- チャンク分割（ドキュメントを小さな単位に分割）
- インデックス作成（ベクトル化）
- アプリケーションから検索・参照
デジタルヒューマン向け設計方針
登録すべき情報
情報種別 | 例 |
製品・サービス情報 | 製品カタログ、価格表、仕様 |
FAQ | よくある質問と回答 |
対応マニュアル | カスタマーサポート手順 |
企業情報 | 会社概要、沿革、アクセス |
キャンペーン情報 | 時期限定のプロモーション |
ナレッジベースの分割戦略
方針 | 用途 | メリット |
単一ナレッジ | 小規模プロジェクト | シンプル、管理が容易 |
目的別分割 | 中規模以上 | 検索精度向上、更新が容易 |
推奨分割例
デジタルヒューマンプロジェクト
├── ナレッジベースA: 製品情報
├── ナレッジベースB: FAQ
├── ナレッジベースC: 会社情報
└── ナレッジベースD: 対応マニュアル設計時のチェックリスト
参考URL
- Difyナレッジベースガイド: https://docs.dify.ai/ja-jp/guides/knowledge-base
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最終更新日 December 23, 2025