Difyその5　テキストジェネレーターとコンテキスト(Knowledge)

✅ クエリ変数の役割とは？

**クエリ変数（query variable）**は、ユーザーが入力した内容をそのまま「ベクトル検索の検索キーワード」として使い、
Knowledgeから該当する情報を検索・抽出するためのものです。

つまり、**ユーザーの入力がKnowledgeのどの部分を引くべきかを指定する「検索キー」**になります。

✅ あなたのケースでのクエリ変数設定

🎯 目的

例：「青森県の特徴を教えてください」「宮城県の産業は何ですか」など、都道府県ごとの情報を答える

🛠 クエリ変数の設定方法（おすすめ）

1. 変数名：query（または任意の名前でOK）
2. プロンプト内に次のように記述：

以下の質問に対して、Knowledge（コンテキスト）に記載されている情報のみに基づいて答えてください。

質問：{{query}}

- 回答の根拠は **Knowledge（コンテキスト）に含まれる情報のみ** に限定してください。
- コンテキストに情報がない場合は、「その情報は文書内に記載がありません」または「わかりません」と答えてください。
- 想像や推測、他の知識（一般常識やインターネット上の情報）は使わないでください。

3. クエリ変数の設定画面で query を選択

✅ 実際の流れ（ユーザー視点）

1. ユーザーが「秋田県の特産品は？」と入力
2. その文が {{query}} に代入され、ベクトル検索が実行される
3. 東北地方のKnowledgeから「秋田県＋特産品」に関連する段落が引かれる
4. モデルがその情報をもとに回答する

🎯 補足：より精度を上げたいとき

• Knowledgeを都道府県ごとに小分けにしておくと、ヒット精度がさらに上がります（例：青森県.txt, 岩手県.txt）
• メタデータフィルターを使って 都道府県=青森県 のように絞ることも可能です（今後の拡張向け）

✅ まとめ：設定するクエリ変数

必要であれば、プロンプト全体のテンプレートや、複数変数を使う構成もご提案できます！

✅ 結論から言うと：

チャットボットは「会話（チャット）」の流れからコンテキストを活用する設計
一方、
テキストジェネレーターは「入力された情報（変数やクエリ）」をもとに、検索対象を明示的に制御できる設計になっているため、必要に応じてメタデータやクエリ変数を活用すべきという違いがあります。

🔍 違いを表にすると：

✅ なぜテキストジェネレーターで「メタデータ」や「クエリ変数」が重要になるのか？

• テキストジェネレーターは「構造化された入力」を前提としており、
  どの情報を、どう使うかをユーザー（開発者）が明示的に設計する仕組みです。
• つまり、「変数（query）に入った値を使って、ナレッジのうち◯◯県だけを検索したい」という場合には、
  メタデータやクエリ変数でその制御を行う必要があるのです。

✅ 具体例（都道府県の例）

チャットボットの場合：

ユーザー：「秋田県の特徴は？」
→ モデルが「秋田県」に関連するコンテキストを自動で探す。

テキストジェネレーターの場合：

ユーザー入力欄：query = 秋田県の特徴
→ モデルはそれをそのまま検索に使う。
→ このとき、メタデータやベクトル検索設定がないと、関連情報がヒットしない可能性がある。

🔚 結論まとめ

ご希望があれば、メタデータやクエリ変数の具体的な使い方の事例テンプレートも提供できます。どうぞお声がけください！

🔍「この情報は〇〇に関するものですよ」と示すラベルのようなものです。

✅ 例で理解する：都道府県データの場合

たとえば「青森県の紹介テキスト」がKnowledgeにあるとします。

これに次のようなメタデータを付けることができます：

✅ Difyでの使い道

Difyでは、Knowledge（コンテキスト）にメタデータを設定しておくことで：

• 検索対象を絞り込む（フィルタ）
• ユーザーの入力に応じて該当データだけ検索する
• 都道府県・学年・分野・用途などを指定して情報を出し分ける

ことができます。

✅ メタデータとクエリ変数の連携（応用）

1. Knowledgeに「都道府県: 青森県」「都道府県: 岩手県」などのメタデータを付けておく
2. クエリ変数 {{prefecture}} に「青森県」が入力されたとき
3. 自動で「都道府県=青森県」の文書だけが検索対象になる
   👉 これにより不要な情報を含めず、正確な回答が可能になります

✅ メタデータを使うとどう便利？

✅ 補足：Difyでのメタデータの設定場所

1. ナレッジ（コンテキスト）に文書をアップロード
2. アップロード時または後から、**「メタデータ設定」**で手動またはCSVで追加可能
3. 変数と連動させて、フィルターに使える

🔚 まとめ

ご希望があれば、具体的なメタデータの付け方や設定画面のスクショガイドも作成できます！お気軽にどうぞ。

✅ 結論：

Knowledge内のテキストに「都道府県: 青森県」と見出し（明示的な言葉）を含めるのは「必須ではありません」が、含めることで
🔹 検索精度が上がる
🔹 ベクトル検索のヒット率が良くなる
というメリットがあります。

✅ 理由と仕組み

🔹 DifyのKnowledge検索は「ベクトル検索」が基本

• ユーザーの入力内容（例：青森県の観光地は？）をベクトル化
• Knowledge内の「類似内容」をスコア順に検索

このとき、文書内に「青森県」や「都道府県: 青森県」という具体的な語句が含まれていれば…

✅ モデルが「これは青森県の情報だな」と判断しやすくなる
→ より正確な段落を抽出できる

✅ つまり…

✅ 補足：メタデータとの違い

➡ 両方あると最強。片方だけでも効果あり。

✅ あなたの状況に合わせたおすすめ

「東北地方の都道府県を1ファイルにまとめた.txt」をKnowledgeにしているなら…

👉 県ごとに小見出しを入れると精度がぐっと上がります
例：

都道府県: 青森県
青森県は本州の最北端に位置し、豊かな自然とりんごの産地として有名で…

都道府県: 岩手県
岩手県は日本で二番目に広い面積を持ち、宮沢賢治の故郷として知られている…

🔚 まとめ

ご希望があれば、テキストの見出し構成や、Knowledge分割・整理のテンプレートも作成可能です！お気軽にどうぞ。

✅ 結論：

モデル（ChatGPTなど）が自分の事前知識を使って補完して答えたため、Knowledgeにない「東北地方＝6県」を認識して回答できたのです。

🔍 背景のしくみ

DifyのKnowledgeベースは、あくまで「参考情報」としてモデルに渡されます。
しかし、モデル（例：GPT-4o）自身も以下を持っています：

• 🌐 事前学習済みの一般知識（例：「東北地方には6県ある」）
• 🧠 質問文の意図を推測する力（例：「県を列挙せよ」）

したがって、以下のようなことが起きます：

✅ なぜKnowledgeを参照しなかったのか？

Difyでは明確に指示しない限り、モデルは：

• ✅ Knowledge（コンテキスト）＋
• ✅ 自身の一般知識（学習済みデータ）

の両方を併用して回答します。

つまり：

❗「Knowledgeにしかない情報で答えて」
という指示がなければ、モデル自身の知識も自由に使って答えるのです。

✅ どうすればKnowledgeだけに基づかせるか？

プロンプトでこう明記すれば防げます：

回答はKnowledge（コンテキスト）に含まれる情報のみを使ってください。
Knowledgeに記載がない内容（例：東北地方に何県あるかなど）には「記載がありません」と答えてください。

🔁 あなたの質問に対して、この指示がなければ、モデルは「東北地方とは何か」を勝手に補って答えてしまいます。

🧠 この現象の正体は？

これは **モデルが「賢すぎる」**ために起きた現象です。
人間のように「文脈で足りないところを補ってくる」ので、Knowledgeベースの精度確認が難しくなることがあります。

✅ 検証方法（おすすめ）

「モデルがKnowledgeを使ったかどうか」をテストするには：

• わざと嘘の情報をKnowledgeに入れて反応を確認する
• 「わからない」と答えさせたい質問をしてみる
• Difyの「デバッグ」画面で、どのKnowledgeが参照されたかをチェックする

🔚 まとめ

必要であれば、**「Knowledge以外の情報を使わないようにするテスト用テンプレート」**もご提供します！お気軽にどうぞ。