高校生でもできる！Dify入門
はじめに
今度作ろうと思っているアプリのために Dify についてまとめようと思い、
この記事を作成しました。
前提知識
といっても自分自身も習いたてなのでAIに聞いてみました。
Dify とは、LLMアプリケーションを簡単に作成・デプロイ・運用できるオープンソースのプラットフォームです。
主な特徴は以下の通りです:
- LLMベースのアプリケーションを、コーディング不要で作成可能
- 例: ドラッグ&ドロップでチャットボットを作成できる
- OpenAI、Azure OpenAI Service、Anthropic など、複数のLLMプロバイダーに対応
- 例: GPT-4 や Claude 2 などの最新モデルを利用可能
- プロンプトエンジニアリング、RAG(Retrieval Augmented Generation) などの機能を搭載
- 例: 独自のデータを学習させて回答の精度を向上
- APIを通じて作成したアプリケーションを外部サービスと連携可能
- 例: Slack や Discord などのチャットツールと連携できる
だそうです。
この記事では、Azure OpenAI Service と連携してチャットボットを作成する方法を説明します。
ログイン
まず Dify に SignIn しましょう
なんか青くてうにょうにょしているページが開けたら、始める をクリック
アカウント作成には GitHub Google メールアドレスのどれかを使用し、
ログインすることができます。
アプリの作成
ログインができたら下のような画面になります。
そうしたらアプリを作成するの中にある、最初から 作成 を選択し
チャットボット を選択
その後、アプリのアイコンと名前と説明(任意)を書いてください。
作成する を押したら作ったアプリの構成のページになります
LMMプロバイダーキーの設定
見ての通りLMMプロバイダーキーの設定ができていません...
ここにある設定に移動からも設定できますが。
追加したいときのために一般的な方法でやりましょう。
自分のアカウントのアイコンをクリックし、設定 を選択。
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設定のページでワークスペース内にある モデルプロバイダー を選択
下のような画面になったら、
Azure OpenAI をインストールし、
モデルを追加+ をクリックする
クリックしたらLMMの各種項目の値を入力
- Deployment Name
- API Endpoint URL
- API Key
- API Version(選択) デプロイした時のurlに書いてある
?api-version=2024-08-01-preview - Base Model(選択)
出来たら構成ページに戻り、赤丸でくくったところをクリック
そして モデルを設定する でさっき追加したモデルを選択
これで準備完了です！
動作確認
チャットボックスに質問したいことを入力すると
画像のようにAIが返答してくれました！！
まとめ
チャットをするところまで行けましたか？
今回の事だけだと「 Azure だけでよくね？」と思うかもしれません。
ですが、Difyのすごいところはコーディングではなくワークフローで
比較的簡単にAIを作成できる点です。
お見せした画像はテンプレートです。
この機能以外にもRAGを簡単に作成できる、複数のAIモデルを組み合わせるなどの
たくさんの素晴らしい機能があります。
自分はほんの少し触った程度なのでまだまだ勉強していきます。
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