Azure AI Foundry で提供されている Rerank モデルである Cohere Rerank を Dify に追加して、RAG の検索精度を上げる方法を紹介します。
通常、Dify で Cohere Rerank を使用する場合は Cohere の公式 API と Cohere プラグイン を使いますが、データを Cohere に送信したくない 場面では、Azure 上でホストされる Cohere Rerank を使う選択肢があります。この記事ではその導入手順と注意点をまとめます。
動作環境（筆者検証）
- Dify 1.9.1（Docker Compose）
- Azure サブスクリプション
Step 1. Azure AI Hub を作成
1. Azure Portal で AI Foundry にアクセス
2. Hub を新規作成
3. 必須項目を入力（リージョンは Cohere Rerank 3.5 が使用可能な East US 2 を選択）
4. (任意) VM などからのプライベート接続のみを許可したい場合は「Inbound Acccess」タブでプライベートエンドポイントを作成
5. 「確認および作成」を押下
6. 「作成」を押下
7. デプロイ完了後「リソースに移動」を押下
8. 「設定」 → 「ネットワーク」 を選択
9. 「全てのネットワークから有効」を選択して「保存」を押下
初期状態ではパブリックアクセスが 無効 に設定されているため Azure AI Foundry ポータルに入れません
10. 「概要」 → 「Launch Azure AI Foundry」
Step 2. Cohere Rerank モデルをデプロイ
1. 「Models + endpoints」 → 「モデルのデプロイ」 → 「基本モデルをデプロイする」
2. 「Cohere-rerank-v3.5」を選択して「確認」を押下
3. 「サーバーレス API」を選択
4. 「続行」を選択
5. 「新しいプロジェクトの作成」を押下
6. プロジェクト名を入力して「作成」を押下
7. 「サブスクライブとデプロイ」を押下
8. デプロイ名を入力して「デプロイ」を押下
9. デプロイ完了。エンドポイントの「キー」と 「API ルート」は次のステップで使います
Step 3. Dify に Cohere Rerank を登録
1. Dify のプラグインから「Azure AI Studio」をインストール
2. 「インストール」を押下
3. 画面右上のアイコン → 「設定」を押下
4. 次のように入力して「追加」を押下
| 項目 | 設定値 |
|---|---|
| Model Name | Cohere Rerank 3.5 |
| Model Type | Rerank |
| Azure AI Studio Endpoint | Step 2 の「APIルート」 |
| JWT Token | Step 2 の「キー」 |
5. 「システムモデル設定」 → 「Rerank モデル」に「Cohere Rerank 3.5」を設定 → 「保存」
6. ナレッジベースの検索設定で Rerank モデルが選択できるようになります
本当にデータは Azure の外に出ないの？
※Azure AI Foundry 利用時
All models offered in Foundry Models are hosted in Microsoft's Azure environment. The service doesn't interact with any external services or model provider.
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- 上記のとおり、Azure AI Foundry のモデルは Azure 上でホストされ、外部サービスやモデル提供者と直接やり取りしない旨が明記されています
- Cohere も、Azure などの外部プラットフォーム経由で利用される場合は、ユーザー企業のエンドユーザー個人情報にアクセス・保存・処理しないとしています（連絡用のビジネス連絡先情報のみ）