社内文書のAI検索（RAG）とは？
社内文書のAI検索（RAG）とは、社内文書をAIに答えさせたいという状態を、仕組みで解消することです。difyは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。AIエージェントやRAGパイプラインを構築するための統合開発プラットフォームです。
- AIエージェントのワークフロー構築
- RAGパイプラインの実装
- AIモデルを活用した業務自動化
- プロトタイプから本番環境への移行
- マルチモデルを統合したAIツールの開発
difyを使うと何が変わるのか
Difyは、豊富なAIモデルとツールへの対応を備えた共同作業スペースで、エージェント的なワークフローやRAG（検索拡張生成）パイプラインを構築できるツールです。クラウド、VPC、またはセルフホストでのデプロイに対応しており、柔軟な環境選択が可能です。このプラットフォームを利用することで、チームはスタックを再構築することなく、プロトタイプから本番環境への移行をスムーズに進めることができます。TypeScriptで開発されており、高度なAI自動化の基盤を提供します。
すでに世界で使われている完成品を土台にするので、同じものをゼロから作るより短い期間で済みます。当社は、この土台に対して日本語化、画面や項目の変更、権限、帳票、既存システムとの連携を加えて、御社の業務に合う状態にします。
difyの日本語対応（実測）
difyの日本語対応は未調査です。
| ライセンス | 一部が別ライセンス |
|---|---|
| 利用条件 | 本体はオープンソースですが、一部の機能やファイルが別ライセンス（多くは有償の企業向け機能）です。どこまで無償で使えるかは、導入前に対象機能ごとに確認します。 |
| 主な言語 | TypeScript |
| GitHubスター | 153,149 |
| 日本語ロケール | 未調査 |
GitHubの公開ファイル一覧から日本語ロケールの実ファイルを数えた結果です。配布用のビルド成果物は除いています。技術的な詳細はdifyのOSS情報にまとめています。
進め方は？
進め方とは、現場を見て対象を決め、動くものを見ていただきながら作り、御社の環境へ導入するまでの流れのことです。書類で仕様を固めてから作る進め方はしません。
1日目（無料）
現場に伺い、いまのやり方を見せていただきます。社内文書のAI検索（RAG）のどこから手を付けるかを決めます。
2〜4日目
difyを土台に、御社のPCで目の前で開発します。動くものを見ながらその場で直します。
5日目
御社の環境へ導入し、ソースコードと開発ノウハウをお渡しします。以後は自社で改造できます。
その後
追加の作り込みが必要なら、範囲を決めてあらためてお見積もりします。延長を前提にした進め方はしません。
この方法が向かないのは？
向かないのは、基幹システムの全面刷新や、複数部門にまたがる大規模な仕組みのことです。15時間という枠では作り切れません。また、決まった手順を正確に繰り返すだけの処理は、AIを使わないほうが速く確実です。当社ではその部分は普通のプログラムとして作ります。
社内文書のAI検索（RAG）を、まず15時間で試す
名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。
AI導入お試し実験を見る 動くデモを先に見る（110,000円〜） difyについて相談する社内文書のAI検索（RAG）に使える他のオープンソース
同じ用途に使える土台は他にもあります。ライセンス、日本語対応、規模を比べて選べます。
| 名前 | できること | 日本語 | デモ |
|---|---|---|---|
| KnowledgeBase-RAG-LLM-System | StreamlitとLangChainを用いた軽量なRAG学習プロジェクトです。 | 日本語ファイルなし | — |
| Yuxi | RAGや知識グラフ、マルチエージェント機能を備えたセルフホスト型の知能エージェントプラットフォームです。 | 日本語ファイルなし | — |
| layra | 視覚的RAGとマルチステップ・エージェント・ワークフローを実現する基盤です。 | 日本語ファイルなし | — |
| MimirQ | 企業向けのRAG（検索拡張生成）知識ベース構築を支援する基盤ツールです。 | 日本語ファイルなし | — |
| PharosRAG | チームのドキュメントライブラリを管理するローカル優先のエージェント型RAGシステムです。 | 日本語ファイルなし | — |
