概要
この記事の対象者:
AI アプリの開発や運用に興味のあるエンジニアやビジネス担当の方
この記事の内容:
Dify ってなに？ どう使うの？ 雑学も交えながらサクッと紹介！
この記事を読んで分かること:
Dify を使ったジェネレーティブ AI アプリの開発や運用のやり方がイメージできる
序説
この数年、チャットGPTの人気やオープンソースの大規模言語モデル（LLM）の進化で、AI を使ったアプリ開発がすごいスピードで進んでいます。
でもいざ作ろうと思うと、「どのモデルを選ぶ？」「プロンプトはどう管理する？」「バックエンドは？」といった感じで、地味にやることが多いんですよね。
そこで注目を集めているのが Dify。
これは言ってみれば、「LLMOps（大規模言語モデルを運用管理するしくみ）+ Backend を一括提供してくれる頼れる存在。
AI アプリを作るときに悩ましい部分をごっそりカバーしてくれるので、開発がぐっとラクになるわけです。
Difyとは
ドキュメントは以下です。詳しく知りたい方はこちらをどうぞ！
Difyの概要
Dify は、オープンソースで開発が進められている AI アプリ構築プラットフォーム です。
必要な機能がうまくまとめられていて、プロトタイプから本番運用まで幅広く使いやすいのがポイント。
主な特徴
• 複数の LLM プロバイダに対応: OpenAI はもちろん、オープンソースの LLM も使えます。
• 直感的なプロンプト管理 GUI: 画面操作だけでプロンプトをアレコレ調整できる。
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 情報検索しながら回答を生成できるので、精度の高い応答が可能。
• AI エージェントフレームワーク: チャットボットや自動処理の組み込みもお手のもの。
• ノーコード/ローコード×API: 画面操作だけでサクッと作れて、さらに必要があればコードで拡張もOK。
Difyの仕組み
Dify は、ざっくり言うと次のようなパーツで動いています。
1. LLM ゲートウェイ
• OpenAI とか、他社のモデルをまとめて面倒見てくれる“窓口”みたいなもの。
2. プロンプト管理モジュール
• Dify の管理画面で、システムプロンプトやユーザープロンプトを一元管理。
3. RAG エンジン
• 文書や外部データを参照して、AI の回答の質をアップ。
4. AI エージェントフレームワーク
• 複雑なタスクを自動化したり、会話の流れをコントロールしたりできる仕組み。
5. モニタリング・コスト管理
• 「どれくらいAPIを呼んでる？」とか、「コストはどのくらい？」みたいな情報を簡単に見られる。
Dify周りの話
名前の由来
“Define + Modify” から作った造語。プロンプトや機能を定義して、ガシガシ改良していこう！というイメージなんだとか。
成り立ち
AI に詳しいエンジニアチームと、世界中のコミュニティが一緒に開発中。新機能のリクエストやバグ修正が日々活発に行われています。
成果物
わずか、15分ほどで、以下のようなチャットボットを作成することができました。
ハンズオン
公式チュートリアルを参考に進めました。詳しく知りたい方はこちらをどうぞ。
にアクセスします
アカウントを作成します
アプリを１から作ることもできますが、簡単のためにテンプレートを使用します。
Create From Templateをクリックします
すると色々なテンプレートが表示されます。
この中から好きなテンプレートをクリックします
今回はSaas Startup Menterクリックしました。
名前と説明を入力します。
ここで、アプリの設定をします。
上部のInstructionよりBotの指示内容を設定します。
また右下より使用するLLMのモデルを指定します
Variableは、アプリの使用時にユーザによって直接入力のできる変数になっています。
右上のpublishよりディプロイすることができます。
しかしOpenAIのAPIを指定しなかったためエラーが発生しました。
以下の方法で解決することができました。
- 設定を開く
- API-KEYを開く
- https://platform.openai.com/api-keys よりAPI-keyを取得し、入力する
結言
「LLM とか、どこから手をつければ？」と悩んでいる人にとってはかなり強い味方になるはずです。
まずはローカルでハンズオンを試して、プロトタイプをサクッと作ってみてください。
きっと「こんなに簡単にできるの？」と驚く場面があると思います。
もし「新しいサービスで AI を使ってみたい」「既存のサービスにチャット機能を追加したい」といったアイデアがあるなら、Dify はぜひ一度触ってみる価値が大いにありますよ。
ちなみに、Difyの公式ドキュメントはLLMOpsの勉強になりそうでした。
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