【Dify】Lesson1-4：RAG入門｜ナレッジベースを作ろう

前回（Lesson1-3）では、Difyで初めてのチャットボットを作り、プロンプトや変数の使い方に触れました。

ただ、チャットボットを実務で使おうとすると「社内ルール」「自社商品の説明」「業務手順書」など、決まった情報を元に回答してほしい場面が多いですよね。

そこで登場するのが RAG（検索拡張生成）です。

RAGを使うと、あなたが用意した資料（CSVやPDFなど）を「ナレッジベース」として登録し、ユーザーの質問に対して 必要な情報を探してから回答できる ようになります。

勉強猫

つまり、AIが自分の記憶だけで答えるのではなく、手元の資料を確認して答えられるようになるんだね。

この記事を読むことで、ただの雑談チャットではなく、「根拠のある回答ができる業務向けチャットボット」に一歩近づくことができます。

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チャットボットにナレッジベースを追加しよう

前回作ったシンプルなチャットボットに「知識」を持たせていきます。

Difyでは、PDFやCSVなどの資料をナレッジとして登録し、質問に応じて必要な部分を探して回答に使えるようにできます。

この仕組みを理解するうえで、まずは3つの言葉だけ押さえておきましょう。

用語説明｜RAG、ナレッジベース、コンテキスト

これから出てくる用語は、次のように覚えると混乱しにくいです。

言葉の定義はざっくりで大丈夫です。

RAGは、チャットボットが回答するときに「ナレッジベース（本棚）」から関係ありそうな情報を探して、見つけた内容（コンテキスト）を手元に置いた状態で答える、というシステムです。

つまり、ナレッジベースを追加すると、チャットボットは「自分の知識だけで頑張って答える」から、「資料を根拠にして答える」へ進化します。

ここが実務で使えるかどうかの大きな分かれ目です。

勉強猫

RAGについてはLesson5で詳細に学習するから、今はまだ細かい理屈は無しにしよう。

まずは「何となくイメージできる」ことが大事！

ナレッジベース作成：CSV（用語集）を取り込む手順

それでは、ナレッジベースを作成しましょう。

前回制作した「Dify学習アシスタント」に「Dify関連単語とその意味」をまとめた資料を覚えさせ、それを根拠に回答してもらうように修正していきます。

実務では、ここで会社独自の規定資料などを使用することになりますね。

資料は↓↓からダウンロードしてください。

Difyのトップ画面上部の「ナレッジ」から、左側の「+ナレッジベースを作成」をクリックしてください。

「テキストファイルからインポート」を選択し、資料をドラッグ＆ドロップしましょう。

「次へ→」を押します。

チャンク設定は「汎用」、インデックス方法は「経済的」を選択しましょう。

これらの設定の細かい意味は、Lesson5で詳細に学習しますので、ここでは分からなくてもOKです。

これでナレッジベースが完成しました。

アプリ連携：コンテキストにナレッジを追加して参照させる

「Dify学習アシスタント」アプリを修正していきましょう。

開発画面を開き、コンテキストの部分の「+追加」をクリックし、資料を追加してください。

それだけで、アプリがナレッジベースを参照できるようになります。

続けて、参照する条件（どんな時に参照するのか）をはっきりさせるため、変数とプロンプトを直していきましょう。

変数の修正

変数roleのオプションは、前回は「Dify」と「Python」に設定しましたが、これを「一般」と「辞書」に修正してください。

このあと、「辞書」が選ばれたときにナレッジベースを参照するように設定していきます。

プロンプトの修正

プロンプトを、以下のように修正してください。

# 役割
- あなたはDifyの専門家です。ユーザーの質問に対して、分かりやすく回答してください。
- ユーザーが明示的に別言語を指定しない限り、回答は日本語で行うこと。

# 命令
- Difyと無関係な質問には回答しないでください。
- 変数roleの値が「辞書」の場合は、必ずコンテキストに基づいて回答してください。
- 変数roleの値が「辞書」の場合は、冒頭でコンテキストの要点を1〜2文で提示し、その後「より詳しい解説が必要か」をユーザーに尋ねてください。
- コンテキストに十分な情報がない場合は、推測せず『資料内では確認できません』と答えてください。

前回より少し細かくなりましたね。

このように「役割」と「命令」に分けて書く方法は基本ですので、是非覚えてください。

勉強猫

「#」や「-」を使う書き方も基本。

これはマークダウン記法という書き方で、ネット上の技術資料はこの書き方がされたものが多い。

それを学習したLLMにも、この書き方が一番伝わりやすいよ。

オープナーの修正

変数を変えたので、このままだとオープナーの文言が意味不明になってしまいます。

以下のように修正しましょう。

Difyについてやさしく解説します！

また、これでナレッジベースを活用したアプリは完成です。

ぜひ実際に起動し、挙動を確認してみましょう。

まとめ

この記事では、チャットボットに「ナレッジベース」を追加し、RAGの仕組みで“資料を根拠に答える”アプリへ進化させる準備をしました。

ポイントは3つだけ押さえておけばOKです。

ナレッジベースは「参照させたい資料の置き場」、コンテキストは「今回の回答のために取り出された情報」、そしてRAGは「取り出してから答える流れ」でした。

ここまでできると、社内マニュアルやFAQ、業務手順書など、仕事で使えるデータをそのまま活かしたチャットボット作りに一気に近づきます。

勉強猫

Difyを使って「資料を根拠に答える」アプリを体験できたね。

このRAGの考え方は、社内FAQ、業務手順書、マニュアル活用など、実務で特に重要になる部分だよ。

無料のLesson1では、最後にアプリ公開のポイントを紹介します。

その先の会員版では、RAGをもっと実践的に使う方法や、文章業務・ファイル処理・外部連携まで含めたアプリ開発を順番に学べるよ。

「Difyで何か作ってみたい」から一歩進んで、本当に役立つものを作れるようになりたい方は、会員版の案内もあわせて見てみてね。

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