【ITニュース解説】非構造化データをLLM向けのコンテキストに変換、「Dify」に新機能が追加

Difyというプラットフォームは、人工知能（AI）を活用したアプリケーションを開発する際に、専門的なプログラミング知識があまりなくても簡単に作れるように支援するツールである。このDifyに「ナレッジパイプライン」という新しい機能が追加された。この機能は、AIの中でも特に大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる種類のAIを、より賢く、より特定の目的に特化させるために非常に重要な役割を果たす。

まず、大規模言語モデル（LLM）について説明する。LLMとは、ChatGPTのように、人間が話すような自然な言葉を理解し、文章を生成することができるAIのことである。膨大な量のテキストデータを学習することで、様々な質問に答えたり、文章を作成したりすることが可能になる。しかし、LLMにはいくつかの課題がある。一つは、LLMが学習した時点までの情報しか持たないため、最新の情報や、特定の企業が持つ内部の専門的な情報には対応できない点である。もう一つは、LLMは基本的にテキストデータを扱うのが得意で、画像、音声、PDFドキュメント、Webページといった「非構造化データ」を直接理解することが難しい点だ。非構造化データとは、データベースのように決まった形式で整理されていない、自由な形式のデータのことを指す。私たちの身の回りにあるほとんどのデータは、この非構造化データに分類される。

ここで「ナレッジパイプライン」の登場だ。この新機能は、まさにこの非構造化データを、LLMが理解し、活用できる形に変換する一連のプロセスを自動化してくれる。これにより、LLMは自身の学習データには含まれていない最新の情報や、企業独自の知識をもとに、より正確で役立つ回答を生成できるようになる。

ナレッジパイプラインが具体的に何をするのか、そのプロセスを見ていこう。

まず、データの取り込みが行われる。企業が持つ大量のPDFファイル、WordやExcelドキュメント、Webサイトのコンテンツ、チャット履歴など、様々な形式の非構造化データがDifyに取り込まれる。これは、LLMに教えたい「知識の元」となる情報を集める作業である。

次に、取り込まれたデータは**前処理と分割（チャンキング）**という工程を経る。例えば、PDFドキュメントから文字情報を抽出したり、不要なレイアウト情報を取り除いたりする。そして、長い文章やドキュメント全体を、LLMが一度に処理できる程度の小さな塊（これを「チャンク」と呼ぶ）に細かく分割する。LLMには一度に処理できる情報の量に限界があるため、このように細かく分割することが重要になる。

続いて、分割されたそれぞれのテキストチャンクは**意味の数値化（エンベディング、またはベクトル化）**という重要な変換プロセスを通過する。これは、テキストの内容を「数値の羅列」（ベクトル）に変換する技術である。単なる文字列としてではなく、そのテキストが持つ「意味」や「文脈」を数値で表現することで、意味的に似ているテキスト同士は、数値のベクトル空間上で近い位置に配置されるようになる。これにより、コンピュータはテキストの意味的な類似性を計算で判断できるようになる。

最後に、数値化されたこれらのベクトルデータはベクトルデータベースへの保存という形で格納される。ベクトルデータベースは、通常のデータベースとは異なり、この意味を数値化したベクトルデータを効率的に検索・管理することに特化したデータベースである。意味的に近い情報を高速に見つけ出すことができるのが特徴だ。

これらの工程を経て、非構造化データはLLMが「コンテキスト」として利用できる形に整えられる。コンテキストとは、LLMが質問に答える際に参照する、関連する情報や背景知識の塊のことだ。

このナレッジパイプラインが実現する一連の仕組みは、「検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation、通称RAG）」と呼ばれる技術の基礎を築く。ユーザーがLLMに何か質問をした際、まずその質問の意味とベクトルデータベースに保存されている膨大な情報の中から、意味的に最も関連性の高いテキストチャンクが高速に検索される（Retrieval）。そして、この検索によって得られた関連情報が、質問と共にLLMに「コンテキスト」として渡される。LLMは、この与えられたコンテキストに基づいて、より的確で最新の情報を含んだ回答を生成する（Generation）。

このように、ナレッジパイプラインは、LLMがその学習データには含まれていない、企業固有のデータや最新の情報を「知る」ための道を切り開く機能である。システムエンジニアを目指す皆さんにとって、この技術は非常に重要だ。なぜなら、これからのシステム開発では、ただアプリケーションを作るだけでなく、AIをどのように活用してビジネス価値を高めるかが問われるようになるからだ。ナレッジパイプラインのようなツールは、専門的なAI開発の知識がなくても、企業が持つ貴重な情報資産をAIの力で最大限に引き出し、社内での知識検索、顧客サポート用のチャットボット、FAQシステムの自動化など、多岐にわたる用途で活用できるようになる。ノーコード・ローコードでAIアプリケーションを構築できるDifyのようなプラットフォームは、AI技術をより身近にし、システムエンジニアがビジネス課題を解決するための強力な武器となるだろう。