HULFT Squareが社内外のデータを収集し、DifyのナレッジベースへREST APIで自動登録して活用する手順を紹介します。DataSpiderや各種ワークフローからも横展開しやすい、シンプルな実装パターンです。なお、実環境のAPIキーやIDは伏せた形で記載しています。

※HULFTSquareにつきましては下記をご参照ください。

はじめに

本記事では、クラウド上のDify環境にナレッジ（Knowledge Base / Dataset）を用意し、HULFT Square（RESTコネクター）からファイルをアップロードしてドキュメント化する流れを解説します。ナレッジに格納した情報は、後段のチャットやRAGなどのアプリから参照・検索に活用でき、社内文書の自己解決や問合せ対応のスピードアップが期待できます。

Difyの概要と利用用途

Difyはクラウド上でサインインしてすぐに利用開始できるAIアプリ開発・ナレッジ活用プラットフォームです。公式クラウド版は https://cloud.dify.ai/signin からアクセスできます。

ナレッジ（Dataset）機能により、PDF等のファイルをドキュメントとして取り込み、API経由での登録・更新が可能です。ベースURLは https://api.dify.ai/v1 を利用します。

想定される利用用途（本記事のパターン）

• HULFT Squareが社内外のデータを収集して（PDF等のファイルとして）夜間バッチやイベント契機でDifyのナレッジへ自動登録

• HULFT Squareで取得・生成したファイル（例：SalesforceやKintone等のクラウド上のファイル、DBの抽出データをファイル出力したもの）を入力データとして取り込み、定期/随時のナレッジ更新に活用

• 登録済みナレッジを、チャット/RAGアプリから横断検索し、社内FAQや手順説明の即時回答に活用

• 複数ファイルの一括投入による、最新ドキュメントの継続反映（差し替え運用）

全体構成と前提条件

• HULFT Square（RESTコネクター）→ Dify API（/v1/datasets/{dataset_id}/document/create-by-file）

• 認証はサービスAPIキー（Authorization: Bearer ...）を使用

前提条件

• Difyクラウド環境のアカウント作成が完了していること

• 空のナレッジベース（Dataset）を作成済みで、対象のデータセットIDを控えていること（Dataset画面のURLから取得可能）

• DifyのサービスAPIキーを発行済みであること

手順1：Dify側の準備（環境・ナレッジ・API）

1. Difyにサインインし、組織/ワークスペースを作成

2. 空のナレッジベース（Dataset）を1つ作成

3. サービスAPIキーを発行し、控えておく（後続のAuthorizationヘッダに使用）

4. データセットIDをURLから取得

例）cloud.dify.ai/datasets/{DATASET_ID}/documents の {DATASET_ID} 部分

手順2：API呼び出し例（curlサンプル）

以下はローカルからの単発テスト例です。multipart/form-data でファイル本体と処理ルール（JSON）を送ります。

curl --request POST \
--url "https://api.dify.ai/v1/datasets/<DATASET_ID>/document/create-by-file" \
--header "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
--form 'data={"indexing_technique":"economy","process_rule":{"mode":"custom","rules":{"pre_processing_rules":[],"segmentation":{"separator":"###","max_tokens":500}}}}' \
--form "file=@/path/to/your/test.pdf"

ポイント

• エンドポイント：/v1/datasets/{DATASET_ID}/document/create-by-file（Dataset単位で登録）

• Authorizationヘッダ：Bearer <api_key>（サービスAPIで発行）</api_key>

• form-dataのdata項目：JSONで処理ルール（インデクシング手法、分割ルールなど）を指定可能

処理ルールの例（dataに渡すJSON）

{
"indexing_technique": "economy",
"process_rule": {
"mode": "custom",
"rules": {
"pre_processing_rules": [],
"segmentation": {
"separator": "###",
"max_tokens": 500
}
}
}
}

curlコマンドを実行しファイルが格納されるか確認

手順3：HULFT Squareの設定ポイント

1. コネクション設定

ベースURL：https://api.dify.ai/v1

2. ストレージにファイル格納

取り込み対象のPDF等を所定のストレージ（ディレクトリ）へ配置

3. スクリプト作成（変数）

変動要素（APIキー、データセットID、ファイルパス、処理ルールJSONなど）は変数化

例：処理ルールJSONは上記の通り（separatorやmax_tokensは用途に合わせて調整

4. スクリプト作成（REST POST）

• メソッド：POST

• パス：/datasets/${DATASET_ID}/document/create-by-file

• ヘッダ：Authorization: Bearer ${API_KEY}

• Content-Type：multipart/form-data

• ボディ：file（バイナリ）、data（JSON文字列）

5. スクリプト作成（マッピング）

ファイルパス→fileパート、JSON文字列→dataパートへ割り当て

6. スクリプト作成（実行と確認）

実行し、正常終了を確認

正常終了後、DifyのDataset画面で対象ファイルがドキュメントとして登録されているか確認

7. スクリプトを少し改造して複数ファイルを一括でDifyへ連携できるようにしてみる

8. 実行と確認

さらなる活用に向けて

• 複数ファイルの連続処理
  HULFT Squareのループ処理などを組み合わせることで、ディレクトリ内の複数ファイルを一括でDifyに登録可能です。

• クラウドサービス、DBに蓄積されているデータの連携処理
  HULFT SquareのコネクタによりSalesforceやKintone、各種クラウドストレージ、DBに格納されているデータ、ファイルを収集し、Difyに登録可能です。

• 取り込みルール（区切り文字、最大トークンなど）は、文書の粒度や回答精度に影響するため、数パターンを試して最適化するのがおすすめです。

• HULFT SquareのRESTコネクタでは、ナレッジベースへのファイル格納API以外にもDifyのワークフローを制御するAPIの実行も可能です。

まとめ

• Difyはクラウド版へサインイン後すぐに利用開始でき、ナレッジ（Dataset）へREST APIでファイル登録が可能です。

• HULFT Square（RESTコネクタ）からは、Authorizationヘッダとmultipart/form-dataでfile/dataを送るだけのシンプルな構成で連携できます。

• 処理ルール（分割・前処理）を調整することで、検索性・回答品質の向上が見込めます。まずは小さく始め、最適な分割粒度と投入タイミングを検証しましょう。

HULFT Squareについて、ご質問・ご相談をお受けしています。

下記URLよりお気軽にお問い合わせください。追って担当者より回答いたします。