はじめに
Retrieval-Augmented Generation（RAG）モデルの検索精度を向上させるため、Difyプラットフォームに自社開発のRAGシステム(RAG精度あげたろう)を外部ナレッジベースとして連携する方法を解説します。この設定により、DifyのAIアシスタントが自社の専門知識を活用した高精度な回答を提供できるようになります。
手順解説
1. 外部ナレッジ連携設定画面へのアクセス
Difyダッシュボードから以下の手順で設定画面に進みます。
ナレッジ設定画面 > [外部ナレッジ連携API] をクリック
2. RAGシステムの基本情報入力
自社開発システムの基本情報を登録します。
必須項目：
- Name：no.1-rag
- API Endpoint：RAGシステムの検索API URL
- API Key：sk-******
3. 連携設定画面の詳細設定
API連携の詳細設定を行います。
設定項目例：
- 外部ナレッジ名：no.1-rag-all-knowledge
- 外部ナレッジ連携API：no.1-rag
- 外部ナレッジID：ALL
- 検索設定 トップK: 10
- 検索設定 スコア閾値: 0.55
4. テスト検索の実施
設定を保存後、即時テストが可能です。
テスト手順：
- ソーステキストを入力
- [テスト] ボタンをクリック
- 検索結果が正常に表示されることを確認
おわりに
この設定により、Difyプラットフォームが自社の専門知識を即座に活用できるようになります。
リンク：
外部ナレッジ連携APIの機能はテスト中で、テスト完了後にGithub.comで公開する予定