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title: ナレッジ
sidebarTitle: 概要
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## はじめに

Dify の「ナレッジ」は、あなた自身のデータを統合し、AI アプリに活用できる仕組みです。これにより、LLM（大規模言語モデル）に特定分野の情報を文脈として提供し、より正確で関連性の高い、幻覚（誤情報）の少ない応答を実現します。

この仕組みは **RAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）** によって支えられています。これは、モデルが事前学習された一般公開データだけに依存するのではなく、**あなたの独自ナレッジを追加の信頼ソースとして利用する**という意味です。

1. **（検索／Retrieval）** ユーザーが質問をすると、システムはまずナレッジから**最も関連性の高い情報を検索**します。 

2. **（拡張／Augmented）** 取得された情報はユーザーの質問文と組み合わせられ、**拡張文脈**として LLM に渡されます。

3. **（生成／Generation）** LLM はその文脈をもとに、**より精度の高い**回答を生成します。

<Tip>
    詳細については [RAG](/ja-jp/learn-more/extended-reading/retrieval-augment/README) をご覧ください。
</Tip>

ナレッジは「ナレッジベース」に保存・管理されます。用途やドメイン、データソースごとに複数のナレッジベースを作成でき、アプリケーションのニーズに応じて選択的に統合することが可能です。

ナレッジベースを構築するには、ローカルファイル（様々な形式）をアップロードしたり、Notion などのオンラインドキュメントのページを直接インポートしたり、ウェブサイトの内容を同期したり、または AWS Bedrock などの外部ナレッジベースと接続することができます。

## ナレッジで構築する

Dify のナレッジ機能を利用すれば、独自データや専門知識を基盤とした AI アプリを構築できます。代表的なユースケースは以下の通りです。

1. **カスタマーサポートチャットボット**：製品ドキュメント、FAQ、トラブルシューティングガイド、サポート履歴などをもとに、より正確で最新の回答を行うスマートなサポートボットを構築。

2. **社内ナレッジポータル**：従業員が会社のポリシーや手順を迅速にアクセスできる AI 検索・Q&A システムを構築。 

3. **コンテンツ生成ツール**：特定分野の資料やバックグラウンド情報をもとに、レポート、記事、メールなどを生成する知的ライティングツールを構築。

4. **リサーチ・分析アプリケーション**：学術論文、市場レポート、法的文書などの特定の知識リポジトリから情報を検索・要約するリサーチ支援アプリを構築。

## ナレッジの作成

- **[クイック作成](/ja-jp/guides/knowledge-base/knowledge-base-creation/introduction)**：データをインポートし、処理ルールを定義して、あとは Dify に任せるだけ。迅速で初心者にも簡単。 

- **[ナレッジパイプラインから作成](/ja-jp/guides/knowledge-base/knowledge-pipeline/readme)**：独自ステップや各種プラグインを組み合わせ、柔軟で複雑なデータ処理ワークフローを構築。

- **[外部ナレッジベースと連携](/ja-jp/guides/knowledge-base/connect-external-knowledge-base)**：API を介して外部ナレッジベースと直接同期し、既存データを移行せずに活用。

## ナレッジの管理と最適化

- **[コンテンツ管理](/ja-jp/guides/knowledge-base/knowledge-and-documents-maintenance/maintain-knowledge-documents)**：ドキュメントやテキストチャンクの閲覧・追加・修正・削除を行い、最新かつ検索可能な状態を維持。

- **[検索検証](/ja-jp/guides/knowledge-base/test-retrieval)**：ユーザーの質問をシミュレートして、ナレッジベースの検索精度を確認。

- **[メタデータによる検索強化](/ja-jp/guides/knowledge-base/metadata)**：ドキュメントにメタデータを追加し、フィルタ検索を有効化して検索精度をさらに向上。

- **[設定の調整](/ja-jp/guides/knowledge-base/knowledge-and-documents-maintenance/readme)**：インデックス方式、埋め込みモデル、検索戦略をいつでも変更可能。

## ナレッジの利用

- **[アプリケーションへの統合](/ja-jp/guides/knowledge-base/integrate-knowledge-within-application)**：AI アプリを自社データに基づかせることが可能。

- **[ソースの引用表示](/ja-jp/guides/application-orchestrate/app-toolkits/README#引用と帰属)**：ナレッジベースの情報に基づく回答時に、参照元をアプリ上で明示する機能を有効化。

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**関連資料**

- [InfraNodusでDify RAGを強化する：LLMのコンテキストを拡大](https://qiita.com/DifyJapan/items/44299efddc2e456a796f)

- [Dify v1.1.0: カスタムメタデータによるナレッジベース検索の精密フィルタリング](https://qiita.com/DifyJapan/items/ee5445a1b010e4c362ec)

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Contributing Section
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