Dify(ディファイ)。一言で言うなら生成AIプログラム構築のためのノーコードツールという感じです。
いままで生成AIを利用しようとするとAPIを発行しプログラムを作り・・・。と決してハードルは低くはありませんでした。

それを簡単にしかもノーコードで。さらにはコードも記載できることで複雑な仕様にも対応できるというサービスです。では、どのようなことができるのか。そして実際に作成してみた内容を解説します。

Dify(ディファイ)とは?

Dify(ディファイ)とは「LangGenius, Inc.」が提供するサービスで、オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。
RAGを使用してエージェント形式のチャットボットから複雑なAIワークフローなどをノーコードで、LLMアプリを作れるサービスです。

LangChainをご存じの方であれば、それをもっとノーコードで簡単にしたものととらえていただければと思います。
Difyのサイトにも「LangChainよりも本番環境に適しています」と記載が。すごい挑戦的です。

Difyトップ画像

なお、LangGenius, Inc.についてです。
LangGenius, Inc.は、アメリカのデラウェア州(651 N BROAD ST SUITE 201, Delaware, USA )にある企業です。CEOはLuyu Zhang 氏が代表を務める企業です。

Difyの読み方についてですが「ディファイ」です。DifyのYouTube公式動画にある過去の発言をもとに確認しました。(下記動画1:27参考)
なお、名前の由来は動画上にある「Do It For You」の頭文字でDifyのようです。

https://www.youtube.com/@dify_aiより

Dify何がそんなにすごいのか。

1.利用料金が無料から(というかほぼ無料)

まず料金無料から始められます。googleアカウントやgithubアカウントのみで開始することできます。
そのため今すぐにでも始めることができる点です。
もちろんChat GPTClaudeなどの生成AIを利用する場合は、そのAPIを利用する料金は発生します。

そして、「オープンソース」であることです。ここがすごいです。オープンソースとは無償でプログラムが公開されていることです。
Dockerを利用したことがあればすぐにGithubからダウンロードし利用可能です。

そのためローカルにダウンロードすることで生成AIならではでのセキュリティ・学習面を意識しなくていい点もすごいポイントです。

とは言ってもすぐに使いたい方に対しても利用可能で、機能制限付きでクラウドサービスとしてログインするだけですぐつかえ試せるようにもなっています。とりあえず試しに使いたい方は便利です。環境を用意せずにサーバレスで利用したい場合は料金払っても便利かもしれません。

Dify料金

料金プランhttps://dify.ai/pricing

2.日本語対応。UXも非常に直感的。

料金プランページは英語ですが、トップページやサービス自体は日本語の最適化がされてます。これは日本人にとってはうれしいところです。UXもドラッグ&ドロップの操作性でマニュアルなしでも直感的な操作が可能です。

3.ナレッジ機能によりRAGの作成が簡単。

そして最後はRAGのためのナレッジ機能が搭載されているという点です。
このことにより簡単に独自情報を組み込んですぐに利用できる点です。

というのが一般的な長所ですが、ほかにはワークフローの中にコードが使える点です。
ノーコードで正直そこそこのことはできてしまいます。ただそれをプログラムに理解がある人であればさらに拡張できる点です。

さらには、好評されているアップデート予定に「繰り返し処理」などの複雑な処理が可能になるようです。そうなってくると、単にRAG作成ツールの域ではなく、生成AIプログラムプログラムを作る際のツールとまでなりえるのではないかという点です。

Difyを早速操作してみた

Dify作成画面

これが画面です。非常に直感的な操作性です。
これを作成するのは数十分で可能でした。

試しにすべてのAIをつないでAIにどのAI使うか判断させて回答させてみようとしましたが、まだまだプロンプトをコントロールしないとClaudeにすべて流してしまうという状況です。改良が必要そうです。

あとwikipediaを検索させてからと思いましたがこれも単語で認識しないので打ち込んだ文章のままだと検索なしになってしまうため選択後に単語抽出してwikipedia検索をするなどの一工夫が必要そうです。

ただこれがマウス操作で実現する事実に驚きです。

※追記2024.05.15
Open AIからGPT-4o(ジーピーティーフォーオー)が発表されました。早速Difyを確認したところ追加されていました。GPT4-Torboを使う理由は今後なさそうです。

ナレッジ機能について

ナレッジ機能についてはデフォルトでNotionとの連帯が可能です。例えば会議資料やその他資料がNotion上にある場合反映するだけですぐにRAGとして機能させることが可能です
もちろんデータが画像だらけよりかは構造化された状態の方が精度があがるのは従来のRAG同様です。

Difyナレッジ画面

さらには、Webhook経由でつなぐことも可能です。データソース先には困らなそうです。

まとめ

おそらく今の使いみちはRAGとしての使いみちが無難だと思います。とはいえ、さまざま活用テンプレートがDify上にもあるので、それを参考にするだけでもビジネスに生かすアイディアの種になるかもしれません。
簡単に利用できますので、さっそく利用してみることをオススメします。

なお今後、繰り返し処理などの複雑な処理が実装される予定です。そうなると、たとえばホームページなどとAPIでつなぎ、自動で記事を生成し投稿。そして再度作成…そのようなさまざまな展開が見えてきます。
今後、生成AIの活用方法がいろいろ出てくるとおもますので一つの方法として覚えておくのがいいのかもしれません。

なお、当社でも生成AIに関して開発も進めています。お問い合わせよりお気軽にお問合せください。

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