Dify

AIアプリケーションの開発で、まだ何度もコードを書いているのですか？Difyの登場は、LLMアプリケーションの開発ロジックを完全に変えました。国産オープンソースLLM開発プラットフォームのベンチマークとして、「ビジュアルオーケストレーション＋フルプロセス管理」を核とし、開発者、プロダクトマネージャー、ビジネスパーソンでさえ、ドラッグ＆ドロップでチャットボット、自動ワークフロー、その他のAIアプリケーションを迅速に構築することができます。国産オープンソースLLM開発プラットフォームのベンチマークとして、「ビジュアルオーケストレーション＋フルプロセス管理」を核とし、開発者、プロダクトマネージャー、さらにはビジネスパーソンが、根本的なコード開発にとらわれることなく、ドラッグ＆ドロップでチャットボットや自動ワークフローなどのAIアプリケーションを素早く構築できるようにした。本記事では、2025年最新版の機能とテストケースを組み合わせ、Difyの中核となる利点、利用シナリオ、導入オプションを分解し、さまざまなニーズを持つユーザーがAIの生産性を素早く引き出すことができるよう支援する。

まず、Difyの核となる位置づけ：LLMアプリケーション開発「全能のツールボックス」。

Difyのコアミッションは「AIアプリケーション開発の敷居を下げる」ことであり、単純なモデル呼び出しツールではなく、ローコード開発、RAGナレッジベース、LLMOps運用保守を統合したフルライフサイクルプラットフォームです。製品プロトタイプの迅速な検証から、エンタープライズレベルの本番アプリケーションの構築まで、設計から開発、デプロイメント、モニタリングまでを一貫してサポートするDifyの位置づけは、「3つのタイプのユーザーに共通する選択肢」とまとめることができる：

• 非技術者：ビジュアル・インターフェース・ゼロ・コードを頼りに、カスタマーサービス・ロボットやドキュメントQ&Aツールを構築する；
• 開発者：コア・ビジネス・ロジックの最適化に集中することで、コーディングにかかる時間を80％節約できます；
• エンタープライズ・ユーザー：データ・セキュリティとコラボレーション効率を考慮したプライベート・デプロイとマルチテナント権限管理をサポート。

LangChainのコードドリブンやFlowiseの開発者志向とは異なり、Difyの最大の利点は「使いやすさと機能性のバランス」であり、ビジュアライゼーションの敷居の低さを維持するだけでなく、カスタムコードノードやプラグイン開発、その他の高度な機能を開放している。Difyの最大の利点は、「使いやすさと機能性のバランス」である。視覚化の敷居の低さを維持するだけでなく、カスタムコードノード、プラグイン開発、その他の高度な機能を開放し、個人プロジェクトから金融グレードのアプリケーションまで、あらゆるシナリオをカバーする。2025年7月現在、GitHubリポジトリは500万ダウンロード、800人以上のコントリビューターを獲得し、オープンソースコミュニティで最も影響力のあるLLMOpsプラットフォーム・オブ・ザ・イヤーなど多くの賞を継続的に受賞し、国内の開発者に好まれるAIアプリケーション開発ツールとなっている。

第二に、実際のテストのコア機能：開始3分、複雑なシーンフルカバレッジ

1.ビジュアルワークフロースケジューリング：コードゼロで複雑なAIロジックを構築。

これは、Difyのハイライトのコア機能であり、ノードをドラッグアンドドロップすることにより、コードの行を書くことなく、完全なAI処理プロセスにリンクすることができます。旅行アシスタント」アプリケーションの構築手順は以下の通りです：

1. 新しいワークフローアプリケーションを作成し、左のコンポーネントバーから「条件分岐」、「ツールコール」、「LLM生成」ノードをキャンバスにドラッグ＆ドロップします。
2. トリガールールを設定する：ユーザーが7日以内の旅行プランを要求すると、「天気予報」ツールが自動的に呼び出される；
3. データフローを接続する: 天気データがLLMに渡され、天気適応の提案を含む旅行プランが生成されます。
4. Test “ボタンをクリックすると、リアルタイムでデバッグができます。

エディターは、json変数パッシング、例外リトライメカニズムのコンフィギュレーション、さらには機能拡張のためのPython/Node.jsコードノードの挿入機能をサポートしており、技術スタッフと非技術スタッフが複雑な要件に共同で取り組むことができます。開発者にとっては、ツール呼び出しやプロセス制御コードを繰り返し記述する必要がないことを意味します。ビジネス担当者にとっても、技術チームに依存することなく、ビジュアル・インターフェースを通じてアプリケーション・ロジックを調整することができます。

2.強力なRAGエンジン：AIに独自の知識を「読ませる」。

Difyに内蔵されたRAG（Retrieval Augmented Generation）システムは、ドキュメントをAIが呼び出せる知識ベースに素早く変換し、AIの錯覚を大幅に軽減します。50ページの製品マニュアルをアップロードした後、たった3ステップでQ&Aツールを構築できます：

1. 知識ベース」モジュールに入り、PDF/Word/Markdown形式のファイルをアップロードすると、システムが自動的にテキストのチャンキングとベクトルの埋め込みを完了する。
2. 検索ストラテジーの設定：サポートベクター検索、全文検索、または混合モード、関連性のしきい値と返送数の調整；
3. 対話アプリケーションに知識ベースを関連付け、AIはドキュメントの内容に基づいて正確に質問に答えることができ、回答元のページ番号をマークすることもできます。

そのRAGの利点は、マルチベクターデータベースのドッキング（Weaviate、Qdrantなど）をサポートし、自動的に文書フォーマットの混乱、冗長な情報やその他の問題に対処することができます、Difyを使用して内部の知識ベースを構築するために大規模な銀行は、スタッフのクエリの効率は、ポリシー文書の70％増加した。図2に示すように、ナレッジベース管理インターフェイスは、バージョン管理と更新ログも提供し、チームコラボレーションとメンテナンスを容易にします。

3. 完全な生態学的互換性：モデル、ツール、展開方法、完全な自由度

Difyの互換性は開発の全プロセスをカバーしており、技術スタックの適応を心配する必要はありません：

• モデルの互換性：GPTシリーズ、Llama、Mistral、その他数百の言語モデルをシームレスに統合し、OpenAI API、ローカルOllamaデプロイ、Baidu Chifan、その他国内モデルへのアクセスをサポートします。
• ツールエコシステム：50以上の一般的なツール（Google検索、ウェブクローラ、電子メール送信など）を内蔵し、カスタムAPIツールの開発をサポートし、内部システム（ERP、CRMなど）にドッキングすることができます。
• デプロイメント：クラウドホスティング（分レベルのオンライン）とプライベートデプロイメント（Docker Composeのワンクリックスタート）をサポートし、迅速な検証と企業データコンプライアンスのための個々の開発者のニーズを満たします。

倉庫のクローン、.envファイルの設定、コンテナクラスタの起動の3ステップだけで、30分以内に本番レベルの環境を完成させることができます。

4.2025年新機能：組み込みコンポーネントとマルチモーダルサポート

2025 Dify v1.0.0リリースでは、アプリケーションシナリオをさらに広げるために、2つのコアアップグレードが行われました：

• 組み込みウェブサイトコンポーネント：AIカスタマーサービスとQ&Aモジュールは、コードスニペットをコピーすることによって公式ウェブサイトに埋め込むことができ、スタイルをカスタマイズするCSS変数をサポートし、二次開発なしで公式ウェブサイトのインテリジェントな変換を完了し、効率を300％向上させます。
• マルチモダルタスクスケジューリング：画像処理、音声対話（TTS/ASR）、クロスプラットフォームメッセージプッシュをサポートし、「画像認識→テキスト抽出→レポート作成→メール送信」のフルチェーンオートメーションツールを構築できます。

典型的な使用シナリオ：個人的なツールから企業レベルのアプリケーションまで。

1.企業向けインテリジェント接客：専用Q&Aシステムの低コスト構築

Difyを利用することで、技術チームが開発することなく、業務担当者が顧客サービスロボットを構築することができます：製品マニュアルやFAQ文書をアップロードし、対話プロセスを設定し、手動ルールを転送し、WebプラグインまたはドッキングWeChat公開番号として1つのキー配置。Eコマースプラットフォームを導入した後、顧客サービスの応答時間は10分から3秒に短縮され、繰り返される質問の解決率は85％に達した。

2.開発効率ツール：内部自動化プロセスの迅速な構築

開発者は、Difyを通じてパーソナライズされたワークフローを構築することができます。例えば、「コードエラー分析→解決策検索→メールリマインダー」ツール：GitHub WebHookにアクセスし、エラー報告があった場合、自動的にStack Overflowを検索し、解決策を生成してメールボックスにプッシュすることで、問題のトラブルシューティングにかかる時間を40％節約することができます。トラブルシューティングの時間

3.金融グレードのAIゲートウェイ：コンプライアンスと規制要件を満たす

Difyのエンタープライズレベルの機能（マルチテナント権限、監査ログ、機密データの非感覚化）は、均等化保証のレベル3の要件をクリアしており、ある大手銀行は、銀行のAIアプリケーションの集中監視とセキュリティ制御を実現するLLMゲートウェイシステムを構築するためにDifyを採用しました。

類似ツールとの比較：なぜDifyを選ぶのか？

データソース：テスト経験と公式文書の照合

V. 配備と使用に関する考慮事項

1. デプロイメント要件：プライベート・デプロイメントには、Linuxカーネル3.10以上、Docker 20.10.x以上をサポートする2コア4GB RAMサーバーを推奨。
2. パフォーマンスの最適化：大規模な知識ベースを扱う場合は、外部のベクトル・データベース（Milvusなど）に接続し、量子化アクセラレーション・テクノロジーを有効にしてリソースの消費を抑えることをお勧めします。
3. オープンソース契約：Apacheライセンス2.0を使用し、商業的および二次的な開発を許可し、オリジナルの著作権表示を保持するだけでよい。
4. 穴を避ける：カスタムツールは、データ漏洩を避けるためにAPI認証とレスポンス解決ルールを厳密に設定する必要がある。機密性の高いシナリオでは、JWTトークン認証とログ保持を有効にすることを推奨する。

まとめ：コアツールのAI開発民主化

Difyの登場は、視覚的なオーケストレーション、完全なエコロジー互換性、敷居の低いデプロイメントによって、「AIアプリケーション開発は技術スタッフにしかできない」という壁を打ち破り、さまざまなバックグラウンドを持つユーザーがAIの生産性を解放できるようにした。個人の開発者がアイデアを素早く検証するため、中小企業がビジネスツールを構築するため、大企業がコンプライアンスグレードのAIシステムを構築するため、Difyはそれぞれのニーズに合ったソリューションを提供することができます。

GitHub LLMツールの中で最初の成長率を誇るオープンソースプロジェクトとして、Difyのコミュニティエコシステムは成長を続けており、クロスリポジトリ比較、パーソナライズされたテンプレートなど、開発の敷居をさらに下げる機能でフォローしていきます。今すぐ公式ウェブサイト（https://www.dify-china.com ）にアクセスし、クラウド版を無料で体験するか、GitHubリポジトリを通じてプライベート環境を構築するためのオープンソースコードを入手し、ローコードAI開発の旅を始めよう。