【チャットフロー】Question Classifier + Knowledge + Chatbot：質問分類と知識検索を組み合わせた高度なボット

チャットボットを運用する際、「製品に関する質問」と「一般的な相談」、あるいは「雑談」を区別して、それぞれ適切なデータから回答させたいと思ったことはありませんか？

Difyの「Question Classifier + Knowledge + Chatbot」テンプレートは、ユーザーの質問意図をAIが自動で分類し、それぞれの質問に最適なナレッジベース（知識庫）を参照して回答する、非常に汎用性の高いワークフローです。

この記事では、ミラーマスター合同会社が提供する相続相談サービス「簡単 そうぞくん」でも実際に採用されているこの仕組みについて、内部構成と構築手順を詳細に解説します。

Question Classifier + Knowledge + Chatbotとは：意図を理解するRAGボット

このテンプレートの最大の特徴は、質問内容に応じて「参照する辞書（ナレッジ）」を切り替える点です。

単一のナレッジベースですべてを回答しようとすると、無関係な情報が混ざり込んだり、AIが混乱したりする原因になります。

このテンプレートでは、最初に「質問分類器（Question Classifier）」を通すことで、例えば「相続税の計算方法」なら専門知識へ、「ツールの使い方」なら製品マニュアルへと、的確なルート案内を行います。

Difyで構築する機能概要

本テンプレートでは、以下のロジックで回答を生成します。

• 質問の分類：LLMが質問内容を分析し、事前に定義したカテゴリー（相続、製品、その他）に振り分けます。
• 知識検索（RAG）：分類されたカテゴリーに対応する特定のナレッジベースから情報を検索します。
• 回答生成：検索された知識を元に、ユーザーへの回答を作成します。対象外の質問には回答を拒否します。

【重要】最適化モデルのワークフロー詳細（ノード表）

このテンプレートは、実運用されている「簡単 そうぞくん」の構成をベースにしており、高速なGemini Flashモデルを活用しています。

以下は、実際に動作する完成版モデルの全ノード構成と設定内容です。

アイテム名（ノード名）	処理内容・設定詳細
開始 (Start)	ワークフローの開始 ユーザーからの入力（質問文）を受け付け、初期パラメータを定義します。
質問分類器 (Question Classifier)	意図の振り分け（使用AI：Gemini 1.5 Flash） ユーザーの質問を以下の3つのクラスに分類します。 1. 相続に関する一般的な質問：法律や税金の手続きなど。 2. 『簡単相続ナビ』に関する一般的な質問：自社ツールの操作や仕様など。 3. 相続以外の質問：上記に当てはまらない雑談や無関係な質問。
【ルート1：相続に関する一般的な質問】
∟ 知識検索 　(Knowledge Retrieval)	外部知識の取得 ナレッジベース「相続税119番」を参照し、質問に関連する法律や税務の知識を検索・取得します。
∟ LLM 　(LLM)	回答生成（使用AI：Gemini 2.5 Flash） 検索されたコンテキスト（知識）を元に回答を作成します。 制約事項： ・わからない場合は正直に伝える。 ・コンテキストから得たとは言及しない。 ・ユーザーの言語に合わせて回答する。
∟ Answer 2 　(Answer)	生成された相続に関する回答をユーザーに表示します。
【ルート2：『簡単相続ナビ』に関する質問】
∟ 知識検索 　(Knowledge Retrieval)	製品知識の取得 ナレッジベース「『簡単相続ナビ』」を参照し、ツールの仕様や操作方法に関する知識を検索・取得します。
∟ LLM 　(LLM)	回答生成（使用AI：Gemini 2.5 Flash） 製品知識を元に、サポート担当として回答を作成します。 ※ルート1と同様の制約事項を適用し、ハルシネーション（嘘）を防ぎます。
∟ Answer 3 　(Answer)	生成された製品サポート回答をユーザーに表示します。
【ルート3：相続以外の質問】
∟ Answer 　(Answer)	回答拒否 「申し訳ありませんが、これらの質問にはお答えできません。」と表示し、専門外の話題には対応しないことでボットの品質を保ちます。

Difyでこの構成を構築・有効化する手順

以下の手順で、質問分類機能付きのチャットボットを自身のワークスペースに導入できます。

1. ナレッジの準備：Difyの「ナレッジ」タブで、回答の元となるドキュメント（PDFやWebサイトのテキスト）をインポートし、ナレッジベースを作成しておきます。
2. テンプレート選択：「探索」から「Question Classifier」を含むテンプレートを選択するか、空白からワークフローを作成します。
3. 分類器の設定：「質問分類器」ノードを開き、自社の業務に合わせたクラス（カテゴリ）を定義します。
4. ナレッジの紐付け：各ルートの「知識検索」ノードで、STEP1で作成した適切なナレッジベースを選択します。
5. 動作確認：プレビューで異なる種類の質問を投げ、正しくルート分岐して回答されるかテストします。

このテンプレートを活用するメリット

「何でも答える」ではなく「専門分野に特化して正確に答える」ボットが作れます。

• 回答精度の向上：質問内容に関連するナレッジだけを参照するため、無関係な情報が混ざらず、正確な回答が可能です。
• リスク管理：「専門外の質問」を明確に弾くことができるため、AIが不適切な回答をするリスクを低減できます。
• メンテナンス性：「法律の知識」と「製品の知識」を分けて管理できるため、情報の更新や修正が容易になります。

まとめ

Question Classifier + Knowledge + Chatbotテンプレートは、企業のカスタマーサポートや社内ヘルプデスクなど、複数のトピックを扱うAIアシスタントにとって「必須」とも言える構成です。

「簡単 そうぞくん」のように、専門性が高く、かつ自社サービスの案内も必要なシーンで最大の効果を発揮します。

ミラーマスター合同会社では、このテンプレートをベースにした貴社専用のナレッジベース構築や、より複雑な条件分岐を含むワークフロー開発も承っております。高精度なRAGチャットボットの導入をご検討の際は、ぜひお気軽にご相談ください。