ベクトルデータベースの紹介

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helm show values dify/dify

ベクトルデータベース設定の概要

Helm chart の values 内で、vectorDB フィールドを通じてベクトルデータベースを設定します。Dify は 2 つのデプロイ方式をサポートしています:

モード	利用シーン	切り替えフィールド
外部接続（本番環境推奨）	セルフホストまたはクラウドホスト型のベクトルデータベースに接続	`vectorDB.useExternal: true`
ビルトインデプロイ（テスト用途のみ）	Helm chart がクラスタ内ベクトルデータベースを自動起動	`vectorDB.useExternal: false`

3.9.x chart のデフォルト値は useExternal: true + externalType: "qdrant" です。 つまり初期状態で「外部 Qdrant に接続」する状態になっています。externalQdrant.endpoint / apiKey を実際の値に置き換える必要があります。設定しない場合は、api / worker Pod はベクトルデータベースに接続できず、起動に失敗します。

1. ビルトインベクトルデータベースの使用

⚠️ 本番環境では使用注意：ビルトインオプションはローカル試用と機能検証のみに適しており、高可用性、バックアップ、容量スケーリングは提供されません。本番環境では第 2 節の外部接続方式をご利用ください。

Helm chart は 2 種類のクラスタ内ベクトルデータベースを提供しています。

ビルトイン Qdrant

vectorDB.useExternal を false に設定し、qdrant.enabled を有効化することで利用できます。

vectorDB:
  useExternal: false

qdrant:
  enabled: true
  replicaCount: 3
  image:
    repository: langgenius/qdrant
    pullPolicy: IfNotPresent
    tag: "v1.7.3"
  apiKey: "dify123456"
  persistence:
    accessModes: ["ReadWriteOnce"]
    size: 10Gi
  resources: {}
    # limits:
    #   cpu: 100m
    #   memory: 128Mi
    # requests:
    #   cpu: 100m
    #   memory: 128Mi

フィールド	説明	デフォルト値
`qdrant.enabled`	ビルトイン Qdrant を有効化するか	`false`
`qdrant.replicaCount`	レプリカ数	`3`
`qdrant.image.repository`	イメージリポジトリ	`langgenius/qdrant`
`qdrant.image.tag`	イメージバージョン	`v1.7.3`
`qdrant.apiKey`	Qdrant API Key	`dify123456`
`qdrant.persistence.accessModes`	永続化ストレージのアクセスモード	`["ReadWriteOnce"]`
`qdrant.persistence.size`	永続化ストレージサイズ	`10Gi`
`qdrant.resources`	リソース制限（CPU / メモリ）	`{}`

ビルトイン Weaviate

weaviate は親 chart の values.yaml では enabled スイッチのみが明示的に列挙されていますが、実体は入れ子になった subchart です（chart tarball の dify/charts/weaviate/ に配置、約 947 行の values）。この subchart のすべてのフィールドは、ご自身の values.yaml で weaviate.<フィールド> の形式でオーバーライド可能です。よく使う項目は下表の通りです。

weaviate:
  enabled: true
  image:
    repo: semitechnologies/weaviate
    tag: "1.18.0"
  replicas: 1
  storage:
    size: 32Gi
    storageClassName: ""
  service:
    type: LoadBalancer  # ClusterIP / NodePort も指定可能
  resources: {}
  authentication: {}
  authorization: {}
  modules: {}

フィールド	説明	subchart デフォルト値
`weaviate.enabled`	ビルトイン Weaviate を有効化するか	`false`
`weaviate.image.tag`	Weaviate イメージバージョン（ご自身の values で固定することを推奨）	`1.18.0`
`weaviate.replicas`	レプリカ数（データ投入後はスケール変更が制限されます。subchart の説明をご参照ください）	`1`
`weaviate.storage.size`	PVC 容量	`32Gi`
`weaviate.storage.storageClassName`	ストレージクラス	`""`（デフォルト SC）
`weaviate.service.type`	Service タイプ	`LoadBalancer`
`weaviate.resources`	リソース制限	`{}`
`weaviate.{startup,liveness,readiness}Probe`	プローブ設定	subchart 参照
`weaviate.authentication` / `authorization`	認証設定	subchart 参照
`weaviate.modules`	テキスト/画像ベクトル化などの拡張モジュール（contextionary、img2vec、transformers など）	subchart 参照

💡 完全なフィールドリストを取得したい場合は、chart パッケージをダウンロードして dify/charts/weaviate/values.yaml をご確認ください:
helm pull dify/dify --untar
less dify/charts/weaviate/values.yaml
既存の外部 Weaviate クラスタに接続する場合は、後述 Weaviate の externalWeaviate 設定をご利用ください。

2. 外部ベクトルデータベースの使用

外部ベクトルデータベースは2ステップで設定できます。 ステップ 1: vectorDB.useExternal を true に設定し、externalType を指定します。3.9.x の chart は既にこの状態がデフォルト（externalType: "qdrant"）ですので、別タイプに切り替える場合のみ externalType をオーバーライドしてください。

vectorDB:
  useExternal: true
  externalType: "<タイプ>"

ステップ 2: 選択したタイプに応じて、対応する externalXxx 設定ブロックを記入します。values.yaml には各タイプ用のデフォルト雛形が予め用意されているため、対象タイプのフィールドのみオーバーライドすれば OK です。他タイプのブロックを削除する必要はありません。各タイプのフィールド例は第 4 節付録をご参照ください。

サポートされているタイプ

Dify エンタープライズ版が公式サポートするタイプ

Dify エンタープライズ版は以下のベクトルデータベースを公式サポートしており、ベクトルデータベース接続に関する技術サポートも併せて提供しています（第 3 節をご参照ください）。

qdrant（推奨）
weaviate（オプション）
elasticsearch（オプション）

コミュニティサポートタイプ

Dify コミュニティ版は以下のベクトルデータベースをサポートしています。これらをご利用の場合、Dify エンタープライズ版でも動作しますが、Dify が提供する技術サポートは限定的になります（第 3 節をご参照ください）。

milvus
relyt
pgvector
pgvecto-rs
tencent
analyticdb
opensearch
lindorm

3. エンタープライズ版技術サポート範囲

Dify エンタープライズ版がクラウド（AWS など）にデプロイされ、外部ベクトルデータベースに接続する場合、システム全体には通常 Dify、ベクトルデータベースベンダー、クラウドベンダー の 3 者が関わります。Dify サポートチームはまず、障害がどの層に属するかを判定します。

責任共有モデル

範囲	責任主体
Dify 側設定：データベース設定、接続設定、ナレッジベース設定	Dify
Dify のデータベース操作ロジック：接続確立、Schema/Collection 初期化、書き込み、検索	Dify
Helm chart の `vectorDB.*` / `externalXxx` フィールドの意味と取り得る値の制約	Dify
ベクトルデータベース本体：クラスタ可用性、シャード/レプリカ、バージョンアップ、性能チューニング、バックアップ/リストア	ベクトルデータベースベンダー / マネージドサービス事業者
インフラ：VPC、サブネット、セキュリティグループ、IAM/IRSA、DNS、ロードバランサ、AZ 間ネットワーク	クラウドベンダー
キャパシティプランニングと設定値：ノードスペック、ストレージ容量、QPS と並行性の見積もり	ユーザー（Dify は推奨のみ提供）

Dify が直接サポートしない範囲

以下の問題は Dify のエラーメッセージとして表面化することがありますが、根本原因は Dify 側ではなく、データベースベンダー、クラウドベンダー、またはユーザーご自身による対応が必要です。

ベクトルデータベース自体の運用：再起動、アップグレード、スケーリング、バックアップ/リストア
データベース側のインデックスパラメータチューニング
ネットワークと権限層の障害：VPC peering、セキュリティグループの許可、IAM/IRSA、TLS 証明書
キャパシティプランニングと負荷テスト：ノードスペック、ストレージ容量、QPS 上限の見積もり（Dify は Dify 側の推奨のみ提供）
データベースのバージョン bug やベンダー動作変更による回帰（Dify は追跡しますが、根本修正はベンダー側で行われます）

2 つのサポートレベルの違い

サポートレベル	含まれる製品	Dify が提供する能力
公式サポート	qdrant、weaviate、elasticsearch	Dify 側コネクタの保守、バージョン互換性テスト、Helm 設定問題のトラブルシュート支援
コミュニティサポート	milvus、relyt、pgvector、pgvecto-rs、tencent、analyticdb、opensearch、lindorm	コネクタ可用、設定ドキュメント、ベストエフォートでのトラブルシュート；深い問題はベンダーまたはコミュニティへの問い合わせを優先してください

ご利用の Dify エンタープライズ版でサポートされるベクトルデータベースの詳細については、values.yaml をご参照ください: https://helm-watchdog.dify.ai/ 。実際の技術サポート対応範囲は、Dify エンタープライズ版サポートチームが具体的な問題内容に基づき評価のうえ判断します。

4. 付録：各ベクトルデータベースの設定例

Qdrant

externalType: "qdrant"

  externalQdrant:
    endpoint: "http://your-qdrant-cluster-url.qdrant.tech/"
    apiKey: "#REPLACE_ME#"

フィールド	説明	例
`endpoint`	Qdrant クラスタの URL	`http://your-qdrant-cluster-url.qdrant.tech/`
`apiKey`	Qdrant API Key	-

Weaviate

externalType: "weaviate"

  externalWeaviate:
    endpoint: "http://weaviate:8080"
    apiKey: "#REPLACE_ME#"

フィールド	説明	例
`endpoint`	Weaviate サービスアドレス	`http://weaviate:8080`
`apiKey`	Weaviate API Key	-

Elasticsearch

externalType: "elasticsearch"

  externalElasticsearch:
    host: "127.0.0.1"
    port: 9200
    username: "elastic"
    password: "#REPLACE_ME#"

フィールド	説明	例
`host`	Elasticsearch ホスト	`127.0.0.1`
`port`	ポート番号	`9200`
`username`	ユーザー名	`elastic`
`password`	パスワード	-

Milvus

externalType: "milvus"

  externalMilvus:
    uri: "http://127.0.0.1:19530"
    token: ""
    user: ""
    password: ""
    database: "default"

フィールド	説明	例
`uri`	Milvus サーバー接続 URI	`http://127.0.0.1:19530`
`token`	認証トークン（オプション）	-
`user`	ユーザー名（オプション）	-
`password`	パスワード（オプション）	-
`database`	データベース名	`default`

Relyt (pgvectors)

externalType: "relyt"

  externalRelyt:
    host: "your-relyt.domain"
    port: 5431
    user: "postgres"
    password: "#REPLACE_ME#"
    database: "pgvectors"

フィールド	説明	例
`host`	Relyt ホスト	`your-relyt.domain`
`port`	ポート番号	`5431`
`user`	ユーザー名	`postgres`
`password`	パスワード	-
`database`	データベース名	`pgvectors`

PgVector

externalType: "pgvector"

  externalPgvector:
    host: "your-pgvector.domain"
    port: 5432
    user: "postgres"
    password: "#REPLACE_ME#"
    database: "dify"
    minConnection: 1
    maxConnection: 5
    pgBigm: false

フィールド	説明	例
`host`	PgVector ホスト	`your-pgvector.domain`
`port`	ポート番号	`5432`
`user`	ユーザー名	`postgres`
`password`	パスワード	-
`database`	データベース名	`dify`
`minConnection`	接続プールの最小接続数	`1`
`maxConnection`	接続プールの最大接続数	`5`
`pgBigm`	全文検索のための pg_bigm 拡張を有効化	`false`

PgVecto-RS

externalType: "pgvecto-rs"

  externalPgVectoRS:
    host: "your-pgvectors.domain"
    port: 5432
    user: "postgres"
    password: "#REPLACE_ME#"
    database: "pgvectors"

フィールド	説明	例
`host`	PgVecto-RS ホスト	`your-pgvectors.domain`
`port`	ポート番号	`5432`
`user`	ユーザー名	`postgres`
`password`	パスワード	-
`database`	データベース名	`pgvectors`

Tencent VectorDB

externalType: "tencent"

  externalTencentVectorDB:
    host: "your-tencent-vector-db.domain"
    apiKey: "#REPLACE_ME#"
    timeout: 30
    username: "tencent"
    password: "#REPLACE_ME#"
    shard: 1
    replicas: 2
    database: "tencent"

フィールド	説明	例
`host`	Tencent VectorDB ホスト	`your-tencent-vector-db.domain`
`apiKey`	API Key	-
`timeout`	接続タイムアウト（秒）	`30`
`username`	ユーザー名	`tencent`
`password`	パスワード	-
`shard`	シャード数	`1`
`replicas`	レプリカ数	`2`
`database`	データベース名	`tencent`

OpenSearch

externalType: "opensearch"

  externalOpenSearch:
    host: "your-opensearch.domain"
    port: 9200
    user: ""
    password: "#REPLACE_ME#"
    useTLS: false

フィールド	説明	例
`host`	OpenSearch ホスト	`your-opensearch.domain`
`port`	ポート番号	`9200`
`user`	ユーザー名（オプション）	-
`password`	パスワード	-
`useTLS`	TLS を有効化するか	`false`

AnalyticDB

externalType: "analyticdb"

  externalAnalyticDB:
    keyID: "#REPLACE_ME#"
    keySecret: "#REPLACE_ME#"
    regionID: "#REPLACE_ME#"
    instanceID: "#REPLACE_ME#"
    account: "#REPLACE_ME#"
    password: "#REPLACE_ME#"
    host: "#REPLACE_ME#"
    port: 5432
    namespace: ""
    namespacePassword: ""
    minConnection: 1
    maxConnection: 5

フィールド	説明	例
`keyID`	Alibaba Cloud AccessKey ID	-
`keySecret`	Alibaba Cloud AccessKey Secret	-
`regionID`	リージョン ID	-
`instanceID`	インスタンス ID	-
`account`	アカウント	-
`password`	パスワード	-
`host`	ホスト	-
`port`	ポート番号	`5432`
`namespace`	ネームスペース（オプション）	-
`namespacePassword`	ネームスペースパスワード（オプション）	-
`minConnection`	最小コネクション数	`1`
`maxConnection`	最大コネクション数	`5`

Lindorm

externalType: "lindorm"

  externalLindorm:
    url: "http://localhost:30070"
    username: "admin"
    password: "admin"
    indexType: "hnsw"
    distanceType: "l2"
    usingUgc: true
    queryTimeout: 2.0

フィールド	説明	例
`url`	Lindorm 検索エンジン URL	`http://localhost:30070`
`username`	ユーザー名	`admin`
`password`	パスワード	`admin`
`indexType`	インデックスタイプ	`hnsw`
`distanceType`	距離計算タイプ	`l2`
`usingUgc`	UGC モードを使用するか	`true`
`queryTimeout`	クエリタイムアウト（秒）	`2.0`

テスト/本番環境デプロイメント

高度な設定

クラウドインフラストラクチャ

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ベクトルデータベース設定の概要

1. ビルトインベクトルデータベースの使用

ビルトイン Qdrant

ビルトイン Weaviate

2. 外部ベクトルデータベースの使用

サポートされているタイプ

Dify エンタープライズ版が公式サポートするタイプ

コミュニティサポートタイプ

3. エンタープライズ版技術サポート範囲

責任共有モデル

Dify が直接サポートしない範囲

2 つのサポートレベルの違い

4. 付録：各ベクトルデータベースの設定例

Qdrant

Weaviate

Elasticsearch

Milvus

Relyt (pgvectors)

PgVector

PgVecto-RS

Tencent VectorDB

OpenSearch

AnalyticDB

Lindorm

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​ベクトルデータベース設定の概要

​1. ビルトインベクトルデータベースの使用

​ビルトイン Qdrant

​ビルトイン Weaviate

​2. 外部ベクトルデータベースの使用

​サポートされているタイプ

​Dify エンタープライズ版が公式サポートするタイプ

​コミュニティサポートタイプ

​3. エンタープライズ版技術サポート範囲

​責任共有モデル

​Dify が直接サポートしない範囲

​2 つのサポートレベルの違い

​4. 付録：各ベクトルデータベースの設定例

​Qdrant

​Weaviate

​Elasticsearch

​Milvus

​Relyt (pgvectors)

​PgVector

​PgVecto-RS

​Tencent VectorDB

​OpenSearch

​AnalyticDB

​Lindorm

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1. ビルトインベクトルデータベースの使用

ビルトイン Qdrant

ビルトイン Weaviate

2. 外部ベクトルデータベースの使用

サポートされているタイプ

Dify エンタープライズ版が公式サポートするタイプ

コミュニティサポートタイプ

3. エンタープライズ版技術サポート範囲

責任共有モデル

Dify が直接サポートしない範囲

2 つのサポートレベルの違い

4. 付録：各ベクトルデータベースの設定例

Qdrant

Weaviate

Elasticsearch

Milvus

Relyt (pgvectors)

PgVector

PgVecto-RS

Tencent VectorDB

OpenSearch

AnalyticDB

Lindorm