【チャットフロー】Knowledge Retrieval + Chatbot：知識検索とAIを組み合わせたRAGボット

AIチャットボットを導入する際、「AIが勝手に嘘をつく（ハルシネーション）のが怖い」「自社のマニュアルや規定に沿って正確に答えてほしい」という悩みはありませんか？

Difyの「Knowledge Retrieval + Chatbot（知識検索 + チャットボット）」テンプレートは、あらかじめ登録したナレッジベース（社内文書やWebサイトのデータ）を検索し、その根拠に基づいてAIが回答を作成する、いわゆるRAG（検索拡張生成）の基本形となるワークフローです。

この記事では、最もシンプルで実用性が高いこの構成について、実際に「相続税119番」などのサービスで活用されている設定を例に解説します。

Knowledge Retrieval + Chatbotとは：根拠のある回答をするAI

このテンプレートは、ユーザーの質問に対して、いきなりAIが答えるのではなく、まず「教科書（ナレッジベース）」を確認してから答える仕組みです。

通常のChatGPTなどは学習済みデータから回答を生成しますが、このテンプレートを使用すると、あなたがアップロードしたPDFや特定のWebサイトの情報を優先的に参照します。

これにより、社内規定、製品マニュアル、専門的な法律知識など、特定のドメインに特化した正確なボットを構築できます。

Difyで構築する機能概要

本テンプレートでは、以下のシンプルな3ステップで回答を生成します。

1. 質問受付：ユーザーからの問い合わせを受け取ります。
2. 知識検索（Knowledge Retrieval）：質問に関連する情報を、登録されたナレッジベースから検索・抽出します。
3. 回答生成（LLM）：検索で見つかった情報（コンテキスト）を元に、LLMが自然な回答文章を作成します。

【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構成がシンプルである分、ナレッジベースの質とLLMのプロンプト設定が重要になります。

以下は、実際に動作するモデルの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
START (開始)	ワークフローの開始 ユーザーからの質問（sys.query）を受け付けます。
Knowledge Retrieval (知識検索)	情報の検索・抽出 ユーザーの質問に関連するテキストを、紐付けられたナレッジベースから検索します。 設定例： ナレッジ：相続税119番（専門知識データ） ※ここで検索された情報が「コンテキスト」変数として次のノードに渡されます。
LLM (LLM)	回答の生成（使用AI：Gemini 2.5 Flash） 検索されたコンテキストを「参考資料」として読み込み、ユーザーへの回答を作成します。 推奨プロンプト構成： 「以下のコンテキスト情報のみに基づいて、ユーザーの質問に答えてください。 ### コンテキスト {{#context#}} ### 質問 {{#sys.query#}}」
Answer (回答)	最終出力 生成された回答をユーザーに表示します。

Difyでこの構成を構築・有効化する手順

以下の手順で、自社データに基づいたチャットボットを構築できます。

1. ナレッジベースの作成：Difyの「ナレッジ」タブで、回答の元となるドキュメント（PDF、テキスト、WebサイトURLなど）をアップロードし、処理を完了させます。
2. テンプレート選択：「探索」から「Knowledge Retrieval + Chatbot」を選択し、ワークスペースに追加します。
3. ナレッジの紐付け：「Knowledge Retrieval」ノードをクリックし、STEP1で作成したナレッジベースを選択・追加します。
4. モデル設定：LLMノードで、高速かつコストパフォーマンスの良いモデル（Gemini 1.5 Flashなど）を選択します。
5. 動作確認：プレビューでナレッジに含まれる内容を質問し、正確に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

「独自の知識」をAIに持たせることができる点が最大の強みです。

• 高精度な回答：一般公開されていない社内情報や、特定の専門知識に基づいた回答が可能です。
• 根拠の提示：「どのドキュメントを参照したか」を引用元として表示させることも可能なため、信頼性が高まります。
• メンテナンスの容易さ：情報が古くなった場合、AIを再学習させる必要はなく、ナレッジベースのドキュメントを差し替えるだけで済みます。

まとめ

Knowledge Retrieval + Chatbotテンプレートは、Difyを使う上で最も基本的でありながら、最もビジネスインパクトの大きい構成です。

社内ヘルプデスク、顧客サポート、マニュアル検索など、あらゆる「問い合わせ業務」の自動化に活用できます。

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高精度なナレッジベース構築支援や、回答精度のチューニング代行も承っております。自社専用AIの導入をご検討の際は、ぜひお気軽にご相談ください。