はじめに

LLMアプリをコードなしで視覚的に開発できるプラットフォーム「Dify」を触ってみました。

Difyとは何か

Difyは、プロンプト管理、RAG（検索拡張生成）、APIによる外部連携までを一つのGUI上で完結できるオープンソースのツールです。

環境は「クラウド版」と「セルフホスト版」の2種類があり、用途に応じて使い分けられます。

※1 クラウド版に含まれるLLMの無料枠はDifyプラットフォームが提供するものです。別途、自身で用意したAPIキーを使うことも可能です。
※2 メッセージ数はDifyプラットフォーム側のカウントで、Difyアプリ上でチャットをやり取りした回数です。LLMプロバイダー側のレート制限とは別の制限です。

クラウド版のSandboxプランは環境構築が不要で試せるため、とりあえず触ってみたい場合に向いています。
セルフホスト版はデータを外部に送りたくない場合や、制限なしで検証したい場合に向いているかと思います。
今回はセルフホスト版を中心に、動作検証を行いました。

なお、セルフホスト版のLLMには、開発者向けに無料枠が提供されているGoogle AI Studio（Gemini API）を活用しています。
アカウント登録後すぐにAPIキーを発行でき、無料枠の範囲内であれば費用なしで使い始められます。
今回のような検証を行うにあたって、少し試してみたいんだよな…という場合に便利です。

この記事で作るもの

検証の題材として「ごみ分別AI」を構築しました。
チャット形式のWebアプリで「◯◯（ごみ名）は△△市では何ごみですか？」と入力すると、DifyのRAG（ナレッジ機能）が特定の自治体のルールを参照し、分別方法を返す仕組みです。

全体の作業の流れはざっくり以下のとおりです。

1. ローカルにセルフホスト版Difyを立てる／クラウド版のアカウント版を取得する
2. まずはシンプルなチャットフローを作り、LLMとつなぐ
3. 自治体ごとの分別情報をナレッジに登録し、RAGを構築する
4. 最後にWebアプリからDify APIを叩いて動かす

それでは順を追って説明していきます。

Difyの環境準備

クラウド版のセットアップ

公式サイト（Dify.ai）からGitHubやGoogleアカウントでサインアップするだけです。アカウント登録後、すぐにダッシュボードから利用できます。

セルフホスト版（Docker）の構築

公式リポジトリをクローンし、docker compose upを実行するだけで、Difyを動かすためのバックエンド、フロントエンド、ベクトルDB（Weaviate）など、必要なコンテナ群が一発で立ち上がります。

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

cd dify/docker

cp .env.example .env

docker compose up -d

起動後、http://localhostにアクセスして管理者アカウントを作成すれば準備完了です。

基本的なチャットフローの構築

ダッシュボードの「アプリを作成する」から「チャットフロー」を選択します。
Difyでは、各処理のまとまりである「ノード」を視覚的に繋いでアプリを作っていきます。

まずはRAGを挟まない、シンプルな「開始ノード → LLMノード →回答ノード」の構成を作成しました。

LLMにGoogle AI Studioを接続する

ここではDocker版のDifyでLLMと接続する手順について説明します。

Difyで「設定」→「モデルプロバイダー」を開き、Googleを選択してAPIキーを入力します。

設定が完了したら、LLMノードでGeminiのモデルを選択します。

フローを実際に動かしてみる

フロー画面右上の「プレビュー」ボタンから動作確認ができます。 試しに
「ペットボトルは沖縄市では何ごみですか？」
と入力してみます。

無事フローが動作し、LLMが一般的な知識で回答してくれました。
これだけでもちょっと感動。
といっても、これでは普段LLMに直接質問しているのと変わりませんし、この段階では自治体ごとのルールも一切考慮されていません。

ということで、ここからRAGを組み込んでいきます。

RAGを使ってごみ分別に対応する

ナレッジ機能について

LLMは学習データに含まれない情報（例えば社内の情報など。今回のケースでは「各自治体独自のごみ分別ルール」）を答えることができません。
これを補うのが、外部ドキュメントを検索してLLMに文脈として与えるRAG（検索拡張生成） という仕組みです。

…

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