Dify入門と社内規程・マニュアル検索AIの作り方
このガイドでできること
このガイドでは、生成AIに初めて触れる方に向けて、Difyの役割と基本用語を説明します。そのあと、社内規程や業務マニュアルを検索し、関連する記述をもとに回答するチャットアプリを作る流れを紹介します。
完成するのは、登録した文書を検索して回答の参考にする試作アプリです。回答が常に正しいとは限らないため、正式な判断や手続きでは、必ず元の規程・マニュアルと担当部署に確認してください。
> Difyの画面や機能名は更新により変わることがあります。このガイドでは、画面の細かな配置よりも、作成する順番と設定の考え方を中心に説明します。
1. Difyとは
Difyは、生成AIを使ったアプリやワークフローを作成・運用するためのプラットフォームです。画面上でモデル、データ、処理の流れを組み合わせ、チャットボットや文章作成アプリなどを作れます。コードを書かずに試作できる機能があり、必要に応じてAPIやプログラムと組み合わせることもできます。[Dify公式ドキュメント：はじめに](https://docs.dify.ai/versions/3-4-x/ja/user-guide/introduction)
たとえば、社内マニュアル検索AIでは、社員の質問を受け取り、登録された文書から関係する箇所を探し、その内容をもとにAIが回答します。Difyは、この「質問を受け取る」「資料を検索する」「回答を作る」という処理をつなぐ役割を担います。
Difyでできること
Difyが自動で解決してくれるわけではないこと
Difyを使うだけで回答の正確さや社内の情報管理が保証されるわけではありません。登録する資料の品質、アクセス権、モデルの設定、質問への答え方を人が確認して整える必要があります。
2. まず知っておきたい用語
| 用語 | やさしい説明 | このガイドでの例 |
|---|---|---|
| LLM（大規模言語モデル） | 質問を理解し、文章で回答するAIモデル | 質問と検索結果をもとに回答文を作る |
| ナレッジ／ナレッジベース | AIアプリが参照する資料の置き場所 | 就業規則、経費精算マニュアル |
| チャンク | 長い文書を検索しやすい大きさに分けた文章のまとまり | 規程の条文やマニュアルの一節 |
| インデックス | 資料を検索できるように整理・登録する処理 | アップロード後に検索用データを作る |
| RAG | 質問に関連する資料を先に検索し、その内容をAIに渡して回答させる方法 | 「出張精算の期限は？」に該当箇所を探して答える |
| Chatflow | チャット形式のアプリを作るための処理フロー | 質問 → ナレッジ検索 → AI回答 |
| プロンプト | AIに役割や回答ルールを伝える指示文 | 「資料にない内容は推測しない」 |
RAGは、AIモデルが学習時に覚えた一般知識だけで答えるのではなく、質問のたびに指定した資料を検索して回答の参考にする仕組みです。Difyのナレッジ検索ノードは、関連する文章を検索して後続のLLMノードに渡せます。[Dify公式ドキュメント：ナレッジ検索ノード](https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/en/cloud/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx)
3. 今回作るものと処理の流れ
今回の試作では、社員が質問を入力すると、登録した社内文書を検索し、関係する内容をもとに回答を返します。
社員の質問
↓
ナレッジベースから関連箇所を検索
↓
LLMが検索結果をもとに回答を作成
↓
回答と参照元を表示
Difyでは、Chatflowの中で「ユーザー入力」「ナレッジ検索」「LLM」「回答」をつなぐ構成が基本です。
[Dify公式ドキュメント：ナレッジ検索ノード](https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/en/cloud/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx)
4. 作成前に準備するもの
4.1 Difyの利用環境
Dify Cloudを使う方法と、自分たちでサーバーに構築する方法があります。初めて試す場合は、利用可能なプランや社内ルールを確認したうえで、管理負担の少ない環境から始めると進めやすくなります。社内規程を登録する前に、会社の情報セキュリティ担当者へ、利用環境や外部サービスへのデータ送信可否を確認してください。
4.2 LLMの利用設定
Dify入門と社内規程・マニュアル検索AIの作り方
このガイドでできること
このガイドでは、生成AIに初めて触れる方に向けて、Difyの役割と基本用語を説明します。そのあと、社内規程や業務マニュアルを検索し、関連する記述をもとに回答するチャットアプリを作る流れを紹介します。
完成するのは、登録した文書を検索して回答の参考にする試作アプリです。回答が常に正しいとは限らないため、正式な判断や手続きでは、必ず元の規程・マニュアルと担当部署に確認してください。
> Difyの画面や機能名は更新により変わることがあります。このガイドでは、画面の細かな配置よりも、作成する順番と設定の考え方を中心に説明します。
1. Difyとは
Difyは、生成AIを使ったアプリやワークフローを作成・運用するためのプラットフォームです。画面上でモデル、データ、処理の流れを組み合わせ、チャットボットや文章作成アプリなどを作れます。コードを書かずに試作できる機能があり、必要に応じてAPIやプログラムと組み合わせることもできます。[Dify公式ドキュメント：はじめに](https://docs.dify.ai/versions/3-4-x/ja/user-guide/introduction)
たとえば、社内マニュアル検索AIでは、社員の質問を受け取り、登録された文書から関係する箇所を探し、その内容をもとにAIが回答します。Difyは、この「質問を受け取る」「資料を検索する」「回答を作る」という処理をつなぐ役割を担います。
Difyでできること
社内資料を参照して回答するチャットアプリを作る
文章の要約、分類、翻訳、下書き作成を行う
複数の処理をつないだワークフローを作る
作ったアプリをプレビューし、公開やAPI連携につなげる
Difyが自動で解決してくれるわけではないこと
Difyを使うだけで回答の正確さや社内の情報管理が保証されるわけではありません。登録する資料の品質、アクセス権、モデルの設定、質問への答え方を人が確認して整える必要があります。
2. まず知っておきたい用語
RAGは、AIモデルが学習時に覚えた一般知識だけで答えるのではなく、質問のたびに指定した資料を検索して回答の参考にする仕組みです。Difyのナレッジ検索ノードは、関連する文章を検索して後続のLLMノードに渡せます。[Dify公式ドキュメント：ナレッジ検索ノード](https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/en/cloud/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx)
3. 今回作るものと処理の流れ
今回の試作では、社員が質問を入力すると、登録した社内文書を検索し、関係する内容をもとに回答を返します。
Difyでは、Chatflowの中で「ユーザー入力」「ナレッジ検索」「LLM」「回答」をつなぐ構成が基本です。
[Dify公式ドキュメント：ナレッジ検索ノード](https://github.com/langgenius/dify-docs/blob/main/en/cloud/use-dify/nodes/knowledge-retrieval.mdx)
4. 作成前に準備するもの
4.1 Difyの利用環境
Dify Cloudを使う方法と、自分たちでサーバーに構築する方法があります。初めて試す場合は、利用可能なプランや社内ルールを確認したうえで、管理負担の少ない環境から始めると進めやすくなります。社内規程を登録する前に、会社の情報セキュリティ担当者へ、利用環境や外部サービスへのデータ送信可否を確認してください。
4.2 LLMの利用設定