ナレッジ検索ノードの設定

**ナレッジ検索ノード（Knowledge Retrieval）**は、接続されたナレッジベース（Knowledge Base）からユーザーの質問に関連する情報を検索・取得するためのノードです。 取得した情報はコンテキストとして後続のLLMノードに渡され、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を実現するために使用されます。

設定手順

1. ノードの配置

1. ワークフローエディタのノードパネルから「ナレッジ検索（Knowledge Retrieval）」を選択し、キャンバスに追加します。

2. 開始ノード、または質問を受け取る前のノードの後ろに接続します。

2. ナレッジベースの選択

dify-docs-configure-knowledge-retrieval-node_dhkk_flow_editor 1.png

1. ノード内の「＋ナレッジを追加（Add Knowledge）」をクリックします。

2. リストから検索対象としたいナレッジベースを選択します。

3. 必要に応じて複数のナレッジベースを選択可能です。

3. クエリ（検索ワード）の設定

検索に使用するキーワードを設定します。

• 設定値: 通常はユーザーの入力変数（例: sys.query）を指定します。

• 変数の挿入: 入力欄の「{x}」マークをクリックするか、{{を入力して変数を呼び出せます。

主要な設定パラメータ

検索精度を調整するためのパラメータです。

項目名	説明	推奨設定例
クエリ変数	検索に使用する入力値。	sys.query
TopK	取得するドキュメントの最大件数。	3 〜 5
Score Threshold	検索結果の類似度スコアの下限値。これ以下の関連度の低い情報は除外されます。	0.5 〜 0.7
Rerank設定	(オプション) 検索結果をRerankモデルで再ランク付けし、精度を向上させます。	オン (推奨)

Score Threshold を高くしすぎると、検索結果が0件になる場合があります。 最初は低め（0.5など）に設定し、デバッグしながら調整してください。

• メタデータフィルタ: ナレッジベースのドキュメントに付与されたメタデータを条件として検索対象を絞り込む機能です。デジタルヒューマン環境ではデフォルトで「無効」に設定されています。

複数ナレッジ検索（N-to-1 Recall）

複数のナレッジベース（例：「社内規定」と「製品マニュアル」）を同時に検索対象とする場合、「複数ナレッジ検索（N-to-1 Recall）」モードが適用されます。

ナレッジ検索ノード
├── 社内規定ナレッジ
└── 製品マニュアルナレッジ

• 仕組み: 各ナレッジベースから検索された結果を統合し、最も関連性の高い順に並べ替えて出力します。

• 推奨: 複数のナレッジを使用する場合は、情報の優先順位を正しく判定させるため、Rerankモデルの設定を強く推奨します。

出力結果の利用方法

検索結果は変数として出力され、後続の「LLMノード」のコンテキストとして利用します。

LLMノードでの設定例

LLMノードの「コンテキスト」欄、またはプロンプト内で以下のように変数を参照します。

### 参考情報
{{#knowledge_retrieval.result#}}

### ユーザーの質問
{{#sys.query#}}

### 指示
上記の参考情報のみに基づいて、ユーザーの質問に回答してください。
情報が不足している場合は「情報がありません」と回答してください。

ベストプラクティス

1. 適切なTopKの設定: LLMのコンテキストウィンドウ（トークン制限）を圧迫しないよう、TopKは3〜5程度から開始してください。

2. デバッグの活用: プレビュー/デバッグ機能を使用し、実際にどのようなテキストが検索（Retrieve）されているかを確認してください。意図しないテキストがヒットしている場合は、ナレッジベースのデータ分割（チャンク）設定を見直す必要があります。

3. Rerankの検討: 検索精度が低い場合、外部のRerankモデル（Cohere Rerank等）を導入することで劇的に改善する場合があります。

本ドキュメントはDifyのバージョンアップによりUI名称等が変更される可能性があります。