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　Dify ボットUI を探そう - 1（Open WebUI 導入）
　Dify ボットUI を探そう - 2（dify2openai 導入）
　Dify ボットUI を探そう - 3（Apache Tika 導入）

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Open WebUI の「ファイルのアップロード」では、各種文書・画像ファイルをメッセージに添付することができます。

画像ファイルの場合は BASE64形式に変換された文字列が、その他のファイルに関しては抽出したテキストデータが LLM へ渡されます。
この動きは RAG という技術を利用したもので、その中でも「ドキュメントの分割と埋め込み（Embedding）」という作業が、回答内容の精度や品質に大きな影響を与えます。

本記事では Apache Tika を導入し、「ドキュメントの分割と埋め込み（Embedding）」の作業品質の向上を図ります。

インストール手順

日本語 OCR 機能を組み込んだ Apache Tika を、Docker 環境に導入します。

1. フォルダ構成

my-tika-ocr/　　　　　　　　　　プロジェクトのルートフォルダ
├── docker-compose.yml　　　　 Docker Compose の設定ファイル
├── Dockerfile　　　　　　　　　Docker イメージの定義ファイル
└── config/　　　　　　　　　　 Tika の設定ファイルを格納するフォルダ
|   └── tika-config.xml　　　　Tika の設定ファイル (OCR 設定などを記述)
└── data/                     Tika のデータフォルダ

2. Dockerfile の作成
Tika の Docker イメージをビルドするための Dockerfile を作成します。
この Dockerfile では、公式の Tika イメージをベースに 日本語 OCR に必要なパッケージ をインストールします。

FROM apache/tika:latest

# この行以降のコマンドを root ユーザーとして実行
USER root

# 日本語 OCR に必要なパッケージをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    tesseract-ocr \
    tesseract-ocr-jpn \
    libtesseract-dev \
    libleptonica-dev \
    poppler-utils \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

3. tika-config.xml の作成
Tika の設定ファイル tika-config.xml を config フォルダに作成します。
このファイルでは、日本語OCR 動作に関する設定を記述します。

<properties>
    <parsers>
        <!-- PDFParserの設定 -->
        <parser class="org.apache.tika.parser.pdf.PDFParser">
            <params>
                <!-- PDF内に埋め込まれた画像を抽出するかどうかを指定する（true: 抽出する）-->
                <param name="extractInlineImages" type="boolean">true</param>
                <!-- テキスト抽出とOCRを両方試みる -->
                <param name="ocrStrategy" type="string">OCR_AND_TEXT_EXTRACTION</param>
                <!-- <param name="ocrStrategy" type="string">NO_OCR</param> -->
                <!-- <param name="ocrStrategy" type="string">OCR_ONLY</param> -->
            </params>
        </parser>
       <!-- TesseractOCRParserの設定（OCRを使用する場合のみ） -->
        <parser class="org.apache.tika.parser.ocr.TesseractOCRParser">
            <params>
                <!-- OCRの言語設定（日本語の場合） -->
                <param name="language" type="string">jpn</param>
                <param name="tesseractPath" type="string">/usr/bin/tesseract</param>
                <param name="tessdataPath" type="string">/usr/share/tesseract-ocr/tessdata</param>
                <!-- 画像前処理を有効にする（精度が向上する）-->
                <param name="enableImageProcessing" type="boolean">true</param>
                <!-- 画像の自動回転補正を有効にする -->
                <param name="applyRotation" type="boolean">true</param>
                <!-- OCRのタイムアウト設定（ミリ秒） -->
                <param name="timeout" type="int">60000</param>
            </params>
        </parser>
    </parsers>
</properties>

PDFParserの設定

名称	説明
extractInlineImages	PDF内に埋め込まれた画像を抽出するかどうかを指定する。（true: 抽出する）
ocrStrategy	OCRの動作を指定する。 NO_OCR　（OCRを使用しない） OCR_ONLY（OCRのみ使用する） OCR_AND_TEXT_EXTRACTION（OCRと共にテキストも抽出）

TesseractOCRParserの設定（OCRを使用する場合のみ）

名称	説明
language	日本語（jpn）を指定。
tesseractPath	/usr/bin/tesseract Tesseract 実行ファイルのパス ※ コンテナ内のパスなので無変更で良い。
tessdataPath	/usr/share/tesseract-ocr/tessdata Tesseract の言語データ (tessdata) フォルダのパス ※ コンテナ内のパスなので無変更で良い。
enableImageProcessing	ノイズ除去などの前処理を実施するときは true。精度が向上する代わりに、実行速度は低下する。
applyRotation	画像の傾きを自動的に補正するときは true。精度が向上する代わりに、実行速度は低下する。
timeout	OCR機能のタイムアウト時間（ミリ秒）を指定する。大きな値を指定すると、複雑な画像に遭遇した際の処理時間が大幅に遅延する可能性あり。

4. docker-compose.yml の作成
Docker Compose の設定ファイル docker-compose.yml を作成します。

services:
  tika:
    build: .
    ports:
      - "19998:9998"
    volumes:
      - ./config/tika-config.xml:/opt/tika/config/tika-config.xml
      - ./data:/opt/tika/data
    restart: unless-stopped

ports:
ホストのポート 19998 をコンテナのポート 9998 にマッピングする。
volumes:
ホストの実フォルダをコンテナ内にマウントする。
- config/tika-config.xml を /opt/tika/config/tika-config.xml にマウント。
- data フォルダを /opt/tika/data フォルダにマウント。
restart: unless-stopped
エラーなどでコンテナが終了した場合でも、自動的に再起動する。

Tika コンテナの起動と停止

コンテナの起動

docker-compose.yml があるディレクトリで、次のコマンドを実行して Tika コンテナを起動します。

docker compose up -d

コンテナの停止

docker-compose.yml があるディレクトリで、次のコマンドを実行して Tika コンテナを停止します。

docker compose down

Open WebUI との連携

① 管理者パネルを開き、[設定]-[ドキュメント] を選択します。

② Content Extraction Engine の選択値を「Tika」に変更します。

③ Tika へアクセスする URL を入力します。

ここではホストPCへ割り当てられたIPアドレス（192.168.0.200）を使用していますが、別名が割り当て済みの時はそれを用いても構いません。

locakhost は指定しないでください。
本連載記事では Open WebUI を Dockerコンテナとして動かしています。
localhost という指定は Open WebUI 用コンテナ自身を指しており、Tika が動作するコンテナへ接続することはできません。

④ [保存]ボタンをクリックします。

画面右下の [保存]　ボタンをクリックし、変更内容を保存してください。

終わりに

Apache Tika（日本語OCR付き）を導入後、PDFファイルの読み込み精度が向上しましたが、その分だけ回答速度も遅くなった気がします。
厳密に測定してはいませんが、これは Intel N150 という非力な CPU を使用しているためかもしれません。

なお、「画像ファイルを正しく認識してくれない」という問題は解決していません。
API プロキシサーバー dify2openai が BASE64形式に変換されたファイルデータを読み捨てている ためです。

この点については、dify2openai への「ある程度の作り込み」は不可避と思われます。