Difyは難しいコーディングなしでAIアプリやAIチャットボットを作れるノーコードツール。RAG（検索拡張生成）機能と連携すれば、PDFやNotionのデータから最適な回答を導くAIチャットボットも簡単に作成できます。
この記事ではDifyとRAGの基本から応用までを、初心者にもわかる言葉で丁寧に解説。以下のポイントを中心に紹介します。
- DifyとRAG、それぞれの仕組みと特徴
- ナレッジベースの作成方法とインポート手順
- RAGを用いたAIチャットボットの作り方と使い方
- 検索精度を高めるための工夫
「DifyやRAGに興味があるけど何から始めればいいか分からない」という方は、まずこの記事から一歩を踏み出してみましょう。
DifyとRAGとは何か？
Difyとは
Difyはノーコード・ローコードで簡単に生成AIアプリケーションを作成できるプラットフォームです。ユーザーは直感的な画面操作でチャットボットや業務支援アプリを構築でき、特別な開発スキルは必要ありません。
UIやテンプレート、API連携機能が用意されており、OpenAIなどの大規模言語モデル（LLM）とも連携可能です。
また、ナレッジデータの登録やドキュメントのアップロード、インデックス管理、コンテキストの追加などアプリ作成に必要な機能が揃っています。
RAGとは
RAG（Retrieval Augmented Generation）は、外部のナレッジやドキュメントを検索（Retrieval）し、その情報を活用して言語モデルが回答を生成（Generation）する技術です。
通常の生成AIは学習データの範囲内で回答しますが、RAGは外部データをリアルタイムで参照して最新情報や特定の知識を含んだ回答が可能です。
業務データやPDFファイルなどをインデックス化し、チャットや質問形式で必要な情報を取得・生成する際に活用されています。
Dify × RAGの特徴
Difyに搭載されているRAG機能を使うことで、自社のナレッジや外部ドキュメントを簡単に取り込み、専用のチャットボットやFAQ Botを手順通りに作成できます。ワークフロー設計画面でコンテキストの追加や処理の流れをクリック操作で設定でき、ナレッジベースに登録したデータは自動的にインデックス化されます。
また、特定の形式（PDF, テキストなど）のファイルもアップロード可能で、精度の高い回答を実行するためのRetrievalノードやGenerationノードの追加・調整もできます。
Difyを使えばLLMの能力を最大限に活かしつつ、検索から回答生成まで一貫したAIアプリ開発が可能です。
DifyでRAGを導入する方法
Difyを使ったRAGの導入方法について解説します。また、Difyの登録方法やワークフローの作成方法については下記の記事でも詳しく解説しています。
RAGの情報元（ナレッジ）を設定する
Difyより
はじめにDifyへアクセスし、画面上部にある「Knowledge（ナレッジ）」をクリックします。
Difyより
表示内容から「Create Knowledge（ナレッジベースを作成）」をクリック。
Difyより
RAGで利用するデータの入力ページが表示されます。読み込み方法は下記の通りです。
- テキストファイルからインポート：HTMLやPDFなどテキストベースのファイルを取り込んで、Difyのナレッジベースに登録する機能。
- Notionから同期：Notionで管理しているドキュメントやナレッジデータを、Difyに同期（連携）してナレッジベースとして活用できる。
- Webサイトから同期：指定したWebサイトの内容を、自動でDifyのナレッジベースに取り込むことが可能。自社サイトやFAQページを同期して、AIがその情報を元に回答できるようになる。
今回は「テキストファイルからインポート」で、下記の記事をPDF化した情報をアップロードします。
Difyより
任意の方法で読み込んだあと「Next（次へ）」をクリックしてください。
チャンクを設定する
Difyより
次にチャンクの設定を行います。チャンクとは長い文章やドキュメントを、AIが処理しやすいように小さなまとまり（断片）に分割した単位のことです。RAGではユーザーの質問に対してナレッジベースから適切な情報を検索し、その情報をコンテキストとして回答生成に活用します。
このときドキュメントが大きすぎると必要な情報を正確に取得できないため、事前にチャンク単位で細かく分割し、検索精度を高めることが重要です。
まずはデフォルトの数値のまま、画面下部の「Preview Chunk（チャンクをプレビュー）」をクリックしてみて下さい。
Difyより
上記のようにアップロードしたテキストファイルの情報が、複数のブロックに分割されました。このように情報を分割することで、RAGが必要な情報だけを効率的に取得し、正確な回答生成に役立つようになります。
そのためにもチャンクの設定が重要になってきます。チャンクを設定する上で設定する各項目の意味を下記にまとめました。
| チャンク識別子 |
テキストをどこで区切るかを指定する設定です。ここでは「\\n\\n」（段落ごとの改行）を基準にして、文章を小さな単位（チャンク）に分けます。 |
|---|---|
| 最大チャンク長 | 1つのチャンクの最大長さ（トークン数）を指定します。500tokensと設定することで、長すぎるチャンクを避けて検索・回答時の処理効率と精度を保ちます。 |
| チャンクのオーバーラップ | チャンクを分ける際、前のチャンクの最後の50トークンを次のチャンクの先頭に重ねて追加する設定です。これにより文章のつながりや文脈が切れないように保ちます。 |
| テキストの前処理ルール | 取り込むテキストデータをクリーンにするための設定です。連続するスペース・改行・タブを整理し、URLやメールアドレスを削除することで不要な情報を排除し、AIの回答精度を高めます。 |
「最大チャンク長」と「チャンクのオーバーラップ」はRAGの精度に影響を与えるので、テキストデータの量に合わせて設定するのがおすすめです。
最適なチャンク長やオーバーラップについては、Microsoftのブログでも取り上げられています。
こちらのブログでは、下記のようにトークン数・文字数で機械的に区切る「固定サイズ」と、意味のまとまりごとに区切る「概念的サイズ」の最適な数値が記載されています。
| チャンク化パターン | チャンク長 (目安) | オーバーラップ (目安) |
|---|---|---|
| 固定サイズ | 1000～2000文字 | 10～25% |
| 概念的サイズ | 200語 / 600文字 | 約10～15% |
チャンク長とオーバーラップの数値に正解はないため、RAGに直接質問して瀬制度を試しつつ調整するのがおすすめです。
インデックス方法を設定する
Difyより
次にIndex Method（インデックス方法）を設定します。
インデックス方法とはアップロードしたドキュメントを検索できるように「処理・整理（インデックス化）」する方式を選ぶ設定です。これはRAGを使う上で非常に重要な設定で、どのように情報を検索・活用するかに直接関わります。
インデックス方法には「High Quality（高品質モード）」と「Economical（経済的モード）」の2種類あります。
高品質モード（推奨）
埋め込みモデル（例：text-embedding-3-large）を使って、ドキュメント全体を高精度にベクトル化します。 高品質なインデックスにより検索精度が向上し、LLMが文脈に沿った正確な回答を生成しやすくなります。
高度な業務アシスタントやFAQ対応など、精度重視の用途に最適です。
経済的モード
各チャンクにつき10個のキーワードを抽出して検索対象とする簡易モードです。 トークン消費を抑えられるためコスト面では優れていますが、検索精度はやや低くなります。
簡易なプロトタイピングや検証用途におすすめです。
高品質モードは正確性に優れているものの、トークン消費量が高くなるのが特徴。経済的モードは検索精度が高品質モードに劣る反面、トークン消費量が低いのでコストパフォーマンスに優れています。
また、画面下部の「Embedding Model（埋め込みモデル）」とは、テキストを数値化（ベクトル化）してAIが扱えるようにするためのモデルを指します。
RAGの精度が低いと実用性に欠けるので、ここでは高品質モードを選ぶのがおすすめです。
RAGの検索方法を設定する
Difyより
Retrieval Setting（検索設定）の役割は、ユーザーの質問に対してナレッジベースから最適な回答を導き出すための検索精度・動作ロジックを制御することです。
検索設定には以下3つの選択肢が用意されています。
| ベクトル検索 | ユーザーからの質問に含まれているキーワードをベクトル（数値）に変換し、意味的に類似したテキストチャンクを検索します。言い換えやあいまいな表現にも強く、意味重視の検索に最適です。 |
|---|---|
| 全文検索 | インデックス化された語句に対して、キーワード一致で検索します。精度は高くない場合もありますが、指定した用語での完全一致が必要な場面に有効です。 |
| ハイブリッド検索 | ベクトル検索と全文検索を同時に行い、それぞれの結果を統合してRerankモデルで再評価します。意味と語句の両方を考慮するため、最もバランスの良い検索手法です。 |
中でもユーザーが質問した文に含まれている、キーワードの意味や一致した情報をバランスよく配慮して検索できる「ハイブリット検索」がおすすめです。
最後に「Save & Process」をクリックして完了です。
Difyで設定したRAGをテストしてみる
Difyより
RAGの設定が終わったあとは、表示画面から「Go to document」をクリックします。
Difyより
RAGとして設定したドキュメントの一覧が表示されます。こちらの画面は「TOPページ > ナレッジ」からでもアクセスできます。
画面左にある「Retrieval Testing（検索テスト）」をクリックして下さい。
Difyより
画面左にRAGに対する質問を入れて「Test」をクリックすると、右に該当する情報とスコアが表示されます。DifyでRAGを設定する方法は以上です。
Difyのチャットボット機能でRAGを実装する方法
Difyで設定したRAGをチャットボットに導入して利用する方法を紹介します。はじめにDifyのトップページから「チャットボット」をクリックし、表示内容から「最初から作成」をクリックします。
Difyより
選択肢の中から「チャットボット」を選択して「作成する」をクリックして下さい。
Difyより
オーケストレーションという、AIチャットボットの対話フロー・処理の流れを構築するための設定画面が表示されます。具体的な設定内容は下記の通りです。
| 手順 | オーケストレーション内で実行する処理の流れを構成する単位です。ユーザーの入力に対して段階的に応答したり、条件に応じて処理を分岐させたりできます。 |
|---|---|
| 変数 | フォームやプロンプト内に{{input}}のような形で埋め込むことで、ユーザー入力に応じた動的な内容生成を可能にします。プロンプトに柔軟性を持たせるための仕組みです。 |
| コンテキスト | ナレッジベースから検索した情報をプロンプトに取り込む仕組みです。これによりユーザーの質問に対して関連する情報を文脈として付加し、より精度の高い回答が得られます。 |
今回は「手順」と「コンテキスト」を設定してAIチャットボットを作ってみます。手順にはAIチャットボットにどのような手順でプロンプトを処理してほしいか入力して下さい。
Difyより
コンテキスト欄をクリックすると、参照する知識として先ほど設定したRAGの情報が表示されます。こちらをクリックして「追加」をクリックします。
Difyより
次に会話を始めるための開始分を指定します。画面右下にある「管理」をクリックし、表示内容から「会話の開始」をオンにしてください。すると上記の画面が表示されるので、会話を開始する文章を入力して「保存」をクリックします。
Difyより
これまで設定した内容は、画面右のチャット欄でテストできます。
Difyより
作成したAIチャットボットを共有する場合は、右上の「公開する」から任意の方法を選択してください。
Dify×RAGの活用シーン・ユースケース
DifyによるRAGの活用は社内業務の自動化や、ナレッジ活用を効率化するためにさまざまな場面で活躍します。以下に代表的なユースケースをまとめました。
社内マニュアル検索AI
操作手順書や社内ルールをナレッジ化し、社員が自然言語で質問するだけでマニュアル内容を検索・回答できるようにします。新人教育や属人化解消に役立ちます。
FAQボットの構築
製品やサービスに関するよくある質問と回答をもとにFAQボットを構築。Webサイトや社内ポータルに設置することで、問い合わせ対応の自動化が可能になります。
カスタマーサポート支援
過去の問い合わせ履歴やマニュアルを活用し、サポート担当者が即座に回答候補を得られるAI支援ツールとして活用できます。対応のスピードと質を同時に向上できます。
議事録・業務報告の要約
会議の議事録や営業日報をアップロードして、要点を自動で抽出・要約。読みやすく共有しやすい形で再構成できます。
ナレッジ共有ポータルの作成
部署やチームごとのドキュメントを集約し、検索や質問に対応するAIポータルを構築。全社的な情報の見える化や共有を支援します。
Notion・PDF連携
Notionでまとめた社内情報やPDF形式の社内文書をそのままDifyのナレッジベースに登録。社員は画面上で質問するだけで、対象情報を簡単に取得できます。
このようにDify RAGは情報検索・業務効率化・社内教育など、幅広い業務で柔軟に活用できるツールです。
Dify×RAGの課題と精度向上のポイント
DifyでRAGアプリを構築する際、「うまく回答が出ない」「情報が足りない」といった課題が発生することがあります。ここではそうしたよくある課題と、精度を高めるための改善ポイントを紹介します。
Dify×RAGのよくある課題
DifyのRAG活用でよく見られる課題には、次のようなものがあります。
- 回答が曖昧で具体性に欠ける
- ナレッジベースに登録したはずの情報が引き出されない
- 情報量が過剰だったり、逆に少なすぎるなど、出力が極端になる
こうした問題の多くはナレッジ構造やチャンク設計、プロンプト設計の不足が原因です。
RAGの精度を向上させるためのポイント
RAGアプリの精度を上げるには、以下のポイントを意識すると効果的です。
- ナレッジベースをわかりやすく整理し、無駄な表現や重複を減らす
- どの情報をどの場面で参照させるか、コンテキストの設計を見直す
- Pipeline機能で入力処理を整えると、誤解を減らして正確な回答につながる
- Graph RAGやAgentic RAGを活用すれば、複数の情報源や判断プロセスを組み合わせた柔軟な回答が可能になる
精度の高いRAGを目指すにはナレッジの整備だけでなく、入力・検索・生成まで一連の流れを丁寧に設計するのがポイントです。
よくある質問（FAQ）
Dify RAGを初めて利用する方や導入を検討している方向けに、よくある質問とその回答をまとめました。
DifyだとRAGは無料で使える？
基本的な機能は無料で利用できます。ただし大規模なプロジェクトや商用利用、API連携の頻度が多い場合は有料プランへの移行を検討する必要があります。
API連携はどこまで対応している？
DifyはOpenAIやAzure OpenAI、Anthropicなど主要なLLMプロバイダーのAPIに対応しています。また、Webhook連携や独自のAPIエンドポイントを活用することで、外部システムとの柔軟な統合も可能です。
他のRAGツールとの違いは？
Difyの特徴はノーコードで使える直感的なUIと、Chatflowによる視覚的なワークフロー構築機能です。非エンジニアでも高精度なRAGアプリを開発できるのが大きな強みです。
DIFYのコンテキストとは？
Difyにおける「コンテキスト」とは、ユーザーの質問に対して参照させたい情報（＝ナレッジ）をプロンプトに自動で差し込む仕組みです。
たとえば「PDFマニュアルから該当部分を読み込んで回答する」といった動作も、コンテキストの設定によって可能になります。よってコンテキストは、RAG精度を高める上で非常に重要な機能なのです。
References
- ^ Microsoft. 「Azure AI Search におけるベクター検索ソリューションのための大規模ドキュメントのチャンク化」. https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/vector-search-how-to-chunk-documents , (参照 2025-04-03).
