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jp/SUMMARY.md

@@ -36,7 +36,7 @@
   * [ノードの説明](guides/workflow/node/README.md)
     * [開始](guides/workflow/node/start.md)
     * [終了](guides/workflow/node/end.md)
-    * [直接返信](guides/workflow/node/answer.md)
+    * [回答](guides/workflow/node/answer.md)
     * [LLM](guides/workflow/node/llm.md)
     * [知識検索](guides/workflow/node/knowledge-retrieval.md)
     * [質問分類](guides/workflow/node/question-classifier.md)
@@ -67,12 +67,16 @@
   * [アプリケーション公開](guides/workflow/publish.md)
   * [変更通知：画像アップロード機能がファイルアップロード機能に統合されました](guides/workflow/bulletin.md)
 * [ナレッジベース](guides/knowledge-base/README.md)
-  * [ナレッジベース作成＆ドキュメントアップロード](guides/knowledge-base/create-knowledge-and-upload-documents.md)
+  * [ナレッジベース作成](guides/knowledge-base/create-knowledge-and-upload-documents/README.md)
+    * [オンラインデータソースの活用](guides/knowledge-base/create-knowledge-and-upload-documents/import-online-datasource/README.md)
+      * [Notion からデータをインポート](guides/knowledge-base/create-knowledge-and-upload-documents/import-online-datasource/sync-from-notion.md)
+      * [Webサイトからデータをインポート](guides/knowledge-base/create-knowledge-and-upload-documents/import-online-datasource/sync-from-website.md)
+    * [チャンクモードの指定](guides/knowledge-base/create-knowledge-and-upload-documents/chunking-and-cleaning-text.md)
+    * [インデックス方式](guides/knowledge-base/create-knowledge-and-upload-documents/setting-indexing-methods.md)
+    * [検索オプションの設定](guides/knowledge-base/create-knowledge-and-upload-documents/selecting-retrieval-settings.md)
   * [ナレッジベースとドキュメントの管理](guides/knowledge-base/knowledge-and-documents-maintenance.md)
   * [アプリ内でのナレッジベース統合](guides/knowledge-base/integrate-knowledge-within-application.md)
   * [リコールテスト/引用帰属](guides/knowledge-base/retrieval-test-and-citation.md)
-  * [Notion からデータをインポート](guides/knowledge-base/sync-from-notion.md)
-  * [Webサイトからデータをインポート](guides/knowledge-base/sync-from-website.md)
   * [APIによるデータセットの維持](guides/knowledge-base/maintain-dataset-via-api.md)
   * [外部データツール](guides/knowledge-base/external-data-tool.md)
   * [外部ナレッジベースとの接続](guides/knowledge-base/connect-external-knowledge-base.md)
@@ -164,7 +168,7 @@
   * [数分で業務データを持つ公式サイトのAIチャットボットを作成する方法](learn-more/use-cases/create-an-ai-chatbot-with-business-data-in-minutes.md)
   * [DifyチャットボットをWixサイトに統合する方法](learn-more/use-cases/how-to-integrate-dify-chatbot-to-your-wix-website.md)
   * [AWS Bedrockのナレッジベースに統合する方法](learn-more/use-cases/how-to-connect-aws-bedrock.md)
-* [拡張読み物](learn-more/extended-reading/README.md)
+* [さらに読む](learn-more/extended-reading/README.md)
   * [LLMOpsとは何ですか？](learn-more/extended-reading/what-is-llmops.md)
   * [配列変数とは何ですか？](learn-more/extended-reading/what-is-array-variable.md)
   * [検索拡張生成（RAG）](learn-more/extended-reading/retrieval-augment/README.md)

jp/getting-started/cloud.md

@@ -19,4 +19,4 @@ Difyはすべてのユーザーに[クラウドサービス](http://cloud.dify.a
 * チーム版
 * エンタープライズ版
 
-各バージョンの価格設定については、[https://dify.ai/pricing](https://dify.ai/pricing)をご参照ください。
+各バージョンの価格設定については、[ここ](https://dify.ai/pricing)をご参照ください。

jp/guides/application-orchestrate/creating-an-application.md

@@ -16,23 +16,17 @@ Difyを初めて使う場合、アプリケーション制作に不慣れなこ
 
 好みのテンプレートを選択し、**このテンプレートを使用する**ボタンをクリックします。
 
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/jp-use-this-template.png" alt=""><figcaption><p>Difyアプリケーションテンプレート</p></figcaption></figure>
-
 ### 新しいアプリケーションの作成
 
 Difyで最初からアプリケーションを作成する場合、ナビゲーションメニューから「スタジオ」を選び、「最初から作成」をアプリケーションリストで選択します。
 
 <figure><img src="../../.gitbook/assets/jp-create-blank-application.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
-Difyで初めてアプリケーションを作成する際は、チャットボイス、テキストジェネレータ、エージェント、ワークフローという4つの異なる種類のアプリケーションの[基本概念](./#application_type)を理解することが重要です。
+Difyは、チャットボイス、テキストジェネレータ、エージェント、ワークフロー、チャットフローとい5つの異なる種類のアプリケーションがあります。
 
 アプリケーションを作成する際には、名前を付け、適切なアイコンを選択し、このアプリケーションの目的を簡潔に説明することで、チーム内での使用を容易にします。
 
-{% embed url="https://www.motionshot.app/walkthrough/6773d589d27e58127b913946/embed?fullscreen=1&hideAsSteps=1&hideCopy=1&hideDownload=1&hideSteps=1" %}
-
-
-
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/jp-create-blank-application2.png" alt=""><figcaption><p>アプリケーションを最初から作成</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="https://assets-docs.dify.ai/2024/12/b0598446c2e129047aa7f4f06f2bf74d.png" alt=""><figcaption><p>アプリケーションを最初から作成</p></figcaption></figure>
 
 ### DSLファイルから作成
 

jp/guides/knowledge-base/README.md

@@ -1,28 +1,37 @@
 # ナレッジベース
 
-大規模言語モデルの訓練データは一般的に公開データに基づいており、毎回の訓練には大量の計算能力が必要です。これは、モデルの知識が一般的に私有分野の知識を含まず、公開知識の分野では一定の遅れが存在することを意味します。この問題を解決するための一般的な手法はRAG（検索拡張生成）技術を使用することです。ユーザーの質問に基づいて最も関連性の高い外部データを検索し、その検索結果をモデルのプロンプトのコンテキストとして再構成して応答を生成します。
+Difyプラットフォームでは、RAG（検索強化生成）ソリューションを通じて、ナレッジベースをよりアクセスしやすい形で提供します。開発者は企業の内部文書、FAQ、規格情報などをナレッジベースにアップロードし、整理することが可能で、これらはその後、大規模言語モデル（LLM）が問い合わせる際の情報源として利用されます。これにより、AIの大規模モデルが当初学習した静的なデータに依存する代わりに、ナレッジベースの内容をリアルタイムで更新し、情報が古くなることや欠けることによる問題を防ぐことができます。
 
-{% hint style="info" %}
-詳細については、[検索拡張生成（RAG）](../../learn-more/extended-reading/retrieval-augment/)の拡張読み物をご覧ください。
-{% endhint %}
+ユーザーからの質問を受けたLLMは、まずナレッジベース内の内容をキーワードに基づいて検索します。これにより、関連性の高いコンテンツが選択され、LLMがより正確な答えを出すための重要な文脈を提供します。
 
-Difyのナレッジベース機能はRAGパイプラインの各段階を可視化し、ユーザーが個人またはチームのナレッジベースを管理しやすくするシンプルで使いやすいユーザーインターフェースを提供します。また、これを迅速にAIアプリケーションに統合することができます。準備するのは以下のようなテキストコンテンツだけです：
+この手法により、開発者はLLMが既存の訓練データに頼るだけでなく、リアルタイムの文書やデータベースからの最新情報を扱うことが可能となり、答えの正確性と関連性が向上します。
 
-* 長文コンテンツ（TXT、Markdown、DOCX、HTML、JSONL、さらにはPDFファイル）
+**Difyの主な利点**：
+
+* リアルタイム更新：ナレッジベースの内容はいつでも最新のものに更新することができ、モデルが最新情報を得られるようにします。
+
+* 高精度：関連する文書を検索することで、LLMは実際の内容に基づき高品質な回答を生み出すことができ、誤情報を減らします。
+
+* 柔軟性：開発者はナレッジベースの内容をカスタマイズでき、実際のニーズに合わせて知識の範囲を調整できます。
+
+ナレッジベース機能はRAGパイプラインの各段階を可視化し、ユーザーが個人またはチームのナレッジベースを管理しやすくするシンプルで使いやすいユーザーインターフェースを提供します。また、これを迅速にAIアプリケーションに統合することができます。準備するのは以下のようなテキストコンテンツだけです：
+
+* 長文コンテンツ（TXT、Markdown、DOCX、HTML、JSON、さらにはPDF）
 * 構造化データ（CSV、Excelなど）
+* オンラインデータソース（ウェブサイトからの情報収集、Notionからのデータ取得など）
+
+ファイルを「ナレッジベース」にアップロードすることで、データの自動処理が行われます。
 
-また、次のような多くのデータソースからデータをデータセットに同期することを順次サポートしています：
+> もし既に独自のナレッジベースを持っている場合は、それをDifyに接続することで、外部のナレッジベースとの連携を確立できます。
 
-* ウェブページ
-* Notion
-* Github
-* データベース
-* ……
+<figure><img src="https://assets-docs.dify.ai/2024/12/081d73351099a73061fc201194fd2c0a.png" alt=""><figcaption><p>ナレッジベースを作る</p></figcaption></figure>
 
-{% hint style="info" %}
-**シナリオ**：もしあなたの会社が既存のナレッジベースと製品ドキュメントに基づいてAIカスタマーサポートアシスタントを構築したい場合、Difyにドキュメントをデータセットにアップロードし、対話型アプリケーションを構築することができます。これにより、以前は数週間かかり、継続的なメンテナンスが難しかった作業を迅速に行うことができます。
-{% endhint %}
+### 使用案例
+
+例えば、既存のナレッジベースや製品のドキュメントを利用してAIカスタマーサポートアシスタントを開発したい場合、Difyを用いると、ドキュメントをナレッジベースにアップロードし、対話型アプリケーションを簡単に作成できます。従来の手法では、テキストデータからAIカスタマーサポートアシスタントを開発するまで数週間を要し、継続的なメンテナンスや効果的な更新作業が難しいことがありました。しかし、Difyを使用すると、このプロセスをわずか3分で完了させ、ユーザーからのフィードバック収集を始めることができます。
 
 ### ナレッジベースとドキュメント
 
-Difyでは、ナレッジベース（Knowledge）は複数のドキュメント（Documents）の集合です。ナレッジベース全体を1つのアプリケーションに統合し、検索コンテキストとして使用することができます。ドキュメントは開発者や運営者によってアップロードされるか、他のデータソースから同期されます（通常、データソース内の1つのファイル単位に対応）。
+Difyでのナレッジベースは、複数のドキュメント（Documents）から構成され、一つのドキュメントは複数のコンテンツブロック（Chunk）を含むことがあります。このナレッジベースは、アプリケーション全体で検索の対象として統合することが可能です。ドキュメントは、開発者や運営スタッフによってアップロードされるか、他のデータソースから同期されます。
+
+独自のドキュメントライブラリを構築している場合、Difyの[外部ナレッジベース機能](./connect-external-knowledge-base.md)を利用して、自身のナレッジベースをDifyプラットフォームにリンクさせることができます。これにより、Difyプラットフォーム内で内容を再度アップロードすることなく、大規模な言語モデルがリアルタイムで独自のナレッジベースの内容を参照することが可能になります。