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DifyのRAGで実現する「本当に使える」高精度な社内AI検索の作り方を徹底解説

社内ナレッジを横断的に検索できるナレッジ検索ツールを社内に導入し、展開することは、業務効率化や属人性の解消、社内問い合わせ対応の負荷削減など、さまざまな効果を得られます。しかし、その検索精度が低いと効率化の妨げになってしまいます。そこで注目されているのが、精度高く検索機能をアプリに実装できる「RAG（検索拡張生成）」という技術です。

AI開発をノーコードで実現するプラットフォーム「Dify（ディフィ）」では、RAGを活用してAI検索アプリを開発できます。

今回は、DifyでRAGを利用するメリットから、RAGを活用した高精度な社内ナレッジ検索AIアプリの作り方、活用事例までをご紹介します。

Difyとは？

Difyとは、無料で利用できるオープンソースのAI開発プラットフォームの一種です。豊富な生成AIモデルを連携できる点や、ノーコードでプログラミングの知識がなくとも開発できる点などの特長があります。すでに多くの企業がDifyを活用して、社内の情報検索チャットボットの開発やマーケティングリサーチの自動化、カスタマー対応自動化、資料などのコンテンツ作成などを開発し、業務を効率化しています。

Difyの注目の機能

Difyにはさまざまな便利な機能が備わっています。

・豊富なAIモデルとの連携
OpenAIをはじめとしたさまざまなAIモデルプロバイダーをサポートしており、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGeminiシリーズなどと容易に連携して開発を進められます。またGPTを代表とするLLM（大規模言語モデル）を活用することで、流暢な日本語による文章生成や要約、翻訳、質疑応答などが可能です。

・RAGの利用
DifyではRAGの利用が可能です。RAGは、簡単に言えば、生成AIと情報検索機能を組み合わせた技術です。信頼できるデータベースを参照して精度の高い情報検索機能を備えたAIアプリの開発やワークフローを構築できます。詳細は後ほど解説します。

・組み込みツールの利用
Difyには開発に役立つ多くの組み込みツールが備わっています。例えば、AIモデルのトレーニングと評価、データの前処理などが可能なツールがあります。開発の手間を削減するため、開発者はより開発に集中できます。

・オンプレミス対応が可能
Difyには、Webブラウザからログインして利用するブラウザ版と、社内でオンプレミスとして利用するローカル版の2種類があります。ローカル版では、企業のセキュリティポリシーに準拠した形で機密情報の漏えいを防止しながら安全に運用が可能です。

RAGとは？DifyでRAGを利用するメリット

RAGについてもう少し詳しく見ていきましょう。またDifyでRAGを利用するメリットもご紹介します。

RAGとは？

RAGとは、「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、「検索拡張生成」と訳されます。

従来の生成AIはデータを学習することで、コンテンツ生成や質疑応答が可能になります。この生成AIは学習済データのみを情報源としてタスクを行います。そのため、生成結果は「最新情報とは限らない」「ハルシネーション（※）を起こすことがある」「情報源が不確か」といった課題があります。

※生成AIが、誤った情報や存在しない事実を、あたかも正解かのように出力してしまう現象のこと。

一方、RAGは、指定のデータベースを検索して最適な回答を見つけ出し、生成AIに引き渡して回答を返します。そのため、「データベースが最新であれば最新情報に当たることができる」「信頼できるデータベースから正確な情報を引き出せる」「回答に情報源を示すことができる」といった点から、生成AIの課題を解決できます。

DifyでRAGを利用するメリット

Difyでは、RAGを利用してAIアプリの開発が可能であるため、開発するAIアプリにおいて、次のようなメリットが得られます。

・正確性が向上し、ハルシネーションを抑制できる
・常に最新情報を引き出せるためAIが示す回答への信頼性が増す
・情報の根拠が示せるため、透明性が高まる

これらのメリットを受け、アプリにおいては、AI検索の精度が大幅に向上するでしょう。

RAGを活用した高精度な社内ナレッジ検索AIアプリの作り方

Difyにおいて社内ナレッジ検索AIアプリを開発する際には、RAGを活用することで、高精度なアプリを開発できます。

ここでは作り方の手順をご紹介します。

作成するアプリ

社内ナレッジベースを情報源としたナレッジ検索AIチャットボット

1.Difyのアカウント登録・初期設定
まずDifyを使える状態にします。ブラウザ版とローカル版とでは手順が異なるため、下記のコラムや公式情報などを参照して進めてください。

ブラウザ版での手順を簡単にご紹介します。Dify公式サイト（https://dify.ai/）にアクセスし、アカウントを作成してログインします。その後、利用したいAIモデルなどを連携するなど初期設定を行います。

2.ナレッジの準備
「ナレッジ」というメニューを選択し、「ナレッジベースを作成」からアプリに連携したい社内ナレッジデータベースのドキュメントをアップロードします。必要な設定を行い、「保存して処理」をクリックすると、ナレッジが作成されます。

3.チャットボットアプリの新規開発
「スタジオ」というメニューを選択し、「最初から作成」をクリックします。

Difyには、一から自分で開発する方法と、テンプレートから作成する方法があります。今回は一から自分で開発する方法で行います。

選択肢から「チャットボット」を選択して新規開発画面へ移ります。2で作成したナレッジを「コンテキスト」に追加すると、チャットボットに連携できます。

4.機能を追加する
「機能を追加」のメニューで「引用と帰属」の機能をONにすることで、チャットボットの回答に引用元が表示される設定にできます。

5.テスト・検証
開発画面上でテストを行うことができるので、ナレッジが正常に連携されているか、回答が適切かなどを検証しましょう。

6.本番公開
テストと検証を終えたら、社内に展開して運用を開始します。

DifyにおけるRAGの活用事例

Difyでは他にもRAGを活用したさまざまなアプリを開発できます。ここでは3つの事例をご紹介します。

カスタマーサポート

お客様からの問い合わせ対応を担うオペレーターが利用する、DifyのRAGを活用したチャットボットの開発事例です。オペレーターが、お客様からの問い合わせがあるたびに、正確な情報を回答するため、チャットボットにあらかじめ必要な情報のデータベースを連携させています。RAGにより高精度な検索が可能であり、回答品質の向上につながっています。

医療・研究分野の検索・要点整理

医療や研究分野では、詳細かつ膨大な量の文献を参照する必要がありますが、検索ツールを用いても精度が低いと研究に支障が生じます。DifyにおいてRAGを備えた検索アプリを開発して利用すれば検索精度が向上します。またキーワードを入力するだけで、要点を抽出する機能を実装すれば、研究をより一層、効率化します。