Dify雑感①
こんにちは、CTOの永井(shnagai)です！
この記事は、コネヒト生成AIアドベントカレンダー 14日目の記事です。
今回は、オープンソースのAIアプリ開発プラットフォームDifyを最近触り始めたので、Difyについての雑感を書いていこうと思います。まだまだ、触り始めたばかりなので現時点で思ったことを連ねていければと思います。
Difyは、生成AIを活用して簡単にAIモデルを作成・展開できるプラットフォームです。特に注目したいのは、コーディング不要のドラッグ＆ドロップインターフェースと豊富なテンプレート、そしてスケーラビリティの高さ。これらが組み合わさることで、技術的なハードルを感じずにAIソリューションを導入できる点が魅力です。
触ってみて1週間の感想
1. 公式ドキュメントがしっかりしている
まずは、Difyの公式ドキュメントの充実ぶりには関心しました。最初一通りドキュメントを読んだのですが、具体的な使用例が豊富で、説明もわかりやすく書かれています。
ハンズオンも初級、中級で用意されているので初めて触るときにはこのハンズオンをやることで一通りのキャッチアップが可能です。
自分の場合は、既に社内でDifyをガリガリ触っているメンバーがいたので、既存のワークフローをStep By Stepで理解する際に、公式ドキュメントで仕様を確認しながら理解を深めました。ノーコードツールにおいても、コードリーディング的なアプローチは有効だなと感じました。
2. ノードを組み合わせるアーキテクチャ
Difyの最大の特徴は、ノードベースのアーキテクチャ。各機能が独立したノードとして提供されており、これをドラッグ＆ドロップで自由に組み合わせるだけで、複雑なAIモデルが簡単に作れます。ノードの種類とその役割を理解することで、短時間で高度なモデルを構築できるのは本当に便利です。
3. ノードの種類と具体例
Difyは、多種多様なノードが用意されています。
IF/ELSE(条件分岐)やHTTPリクエスト、Python/Node.jsを実行できるコード実行等多種多様なノードが提供されています。
上記は一般的なワークフローツールにもよくありますが、ここからはDifyの特長ともいえるノードについても述べていきます。
Difyの特長的ノード
ナレッジ検索ノード
大量のドキュメントやデータベースから関連情報を効率的に検索・抽出して、RAGを実装するためのノードです。
下流ノードにLLMを配置することで、コンテキストとして利用することが可能です。LLM（大規模言語モデル）ノード
GPT-4などの大規模言語モデルを活用し、自然な対話や高度なテキスト生成を行います。
触ってみた感想だと、通常のワークフローでシステム的に処理する部分をRAG活用+LLMに判断させるフローにすることでシンプルに出来る+非エンジニアがワークフローを組む障壁を下げているように感じます。
まとめ
Difyは、生成AIの導入を検討する企業にとって非常に魅力的なプラットフォームだと感じています。
まだまだ検証は必要だと感じますが、ワークフローを呼び出すAPIもあるので信頼性のある構成を組めれば内部の生成AIサブシステムとして使ったり、もちろん非エンジニア部門の生成AI活用においてChatの次の活用の可能性を大きく示すツールになるのではないかと感じています。
これから更に触れる機会を増やし、事例を作っていきたいと思っています。