近年、生成型AI技術の発展により、様々なアプリケーションやサービスに生成型AIを組み込むニーズが高まっています。しかし、実際にAIアプリを開発しようとすると、専門的な知識や複雑な環境構築が必要で、ハードルが高いと感じる人も多いのではないでしょうか。
そんな中、「Dify」という革新的なプラットフォームが注目を集めています。Difyは、ノーコードで直感的に生成型AIアプリを開発できるオープンソースのプラットフォームです。
この記事では、Difyの特徴や機能、利用方法などについて詳しく解説します。プログラミングの知識がなくても、Difyなら誰でも手軽に生成型AIアプリ開発を始められるはず。ぜひ最後まで読んで、Difyの魅力を体感してみてくださいね！
Difyとは？生成型AIアプリ開発の革命児！
Difyは、オープンソースのLLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発プラットフォームです。直感的なビジュアルインターフェースを通じて、プログラミングの知識がなくても生成型AIアプリケーションを迅速かつ容易に構築・運用できるのが最大の特徴です。
え、プログラミングができなくてもAIアプリが作れるの？Difyって本当に革命的だね！
豊富なAIモデルをサポート
Difyは、GPT-4、Claude、Llama3など、多数の大規模言語モデル（LLM）をサポートしています。しかも、OpenAI APIとの互換性も保持しているので、OpenAIのモデルを使ったアプリ開発もスムーズに行えます。
モデルの選択肢が豊富なので、アプリの用途に合わせて最適なAIモデルを使い分けられるのが嬉しいポイントですね。
GPT-4だけでなく、色々なAIモデルが使えるのは魅力的だね。アプリに合ったモデルを選べるのは大事だもんね。
直感的なワークフローデザイナー
Difyの目玉機能の一つが、ビジュアルなワークフローデザイナーです。ドラッグ&ドロップ操作だけで、AIアプリのワークフローを直感的に設計できるんです。
ノードを配置してつなぐだけで、AIアプリのロジックを組み立てられます。しかも、その場でワークフローをテストして動作確認もできるので、開発の効率が格段にアップするでしょう。
ワークフローデザイナーの操作性が本当に直感的！プログラミングができない私でも、AIアプリの設計ができそう。
RAGパイプラインで情報検索もお任せ
Difyには、RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインも搭載されています。これは、APIやウェブサイト、ローカルのファイルなどから情報を取得し、AIモデルに入力として与える機能です。
ワークフローにRAGノードを組み込むことで、アプリに必要な情報を自動的に収集・統合できます。しかも、PDFやWordなど様々なフォーマットのファイルからテキスト抽出ができるのも便利ですよね。
RAG機能があれば、アプリに必要な情報を自動で集めてくれるんだ！情報収集の手間が省けるし、アプリの可能性も広がりそう。
自律型AIエージェントで高度なタスクも解決
Difyでは、50以上の組み込みツールを活用して、複雑なタスクを解決する自律型AIエージェントを構築することもできます。
例えば、データ収集・分析・レポーティングを行うエージェントや、ユーザーとの対話を通じて問題解決をサポートするチャットボットなど、高度な認知能力を持ったAIアプリが作れるわけです。
自律型エージェントか…AIアプリの可能性が無限大に感じるね！ユーザーの問題解決を助けるチャットボットとか、作ってみたいな。
Difyの使い方は？クラウド版とローカル版を比較！
Difyを使ってみたいけど、具体的にどうやって始めればいいの？と思った人も多いはず。実は、Difyには2つの利用方法があります。
クラウド版Difyですぐに開発スタート！
クラウド版のDifyなら、アカウント登録するだけですぐにアプリ開発を始められます。しかも、無料プランでは200回の無料GPT-4呼び出しが可能！
APIキーの用意すらいりません。クラウドサーバー上にアプリを公開できるので、本当にノーコードでアプリ開発から運用まで完結できちゃいます。
クラウド版のDify、アカウント登録するだけでいいって超簡単！無料でGPT-4まで使えるなんて、かなりお得じゃん。
ローカル版DifyはDockerで環境構築
一方、セキュリティ面などでオンプレミス環境が必要な場合は、セルフホスティング（ローカル）版のDifyを使うのがおすすめです。
セルフホスティング版を利用するには、GitHubのDifyリポジトリをローカルマシンにクローンし、docker compose upコマンドで環境を構築する必要があります。
セットアップに多少手間はかかりますが、その分カスタマイズの自由度は高いです。プロダクションレベルのアプリを開発したいなら、ローカル版を使ってみるのも良いかもしれません。
ローカル版のDifyはセットアップが必要なのね。でも、カスタマイズできるのは魅力的！本格的なアプリ開発には向いてそう。
Difyは商用利用もOK！気になるライセンス
オープンソースのDifyですが、商用利用は可能なのでしょうか？結論から言うと、Difyで開発したアプリは一部条件のもと商用利用できます。
DifyはApache 2.0ライセンスを基にしたオープンソースライセンスを採用しています。つまり、個人利用・商用利用を問わず、Difyで開発したアプリを自由に運用できるんです。
ただし、以下の2つの条件があるので注意が必要です。
- SaaSサービスのようなマルチテナント環境で提供する際は、Difyから書面での許可が必要
- 開発時にDifyのフロントエンドコンポーネントを使用する場合、ロゴや著作権表示の削除・変更は禁止
とは言え、多くのケースではDifyアプリの商用利用が可能だと言えるでしょう。社内ツールとして活用したり、個人のWebサービスに組み込んだりと、活用の幅は広がりそうです。
Difyアプリって、条件さえクリアすれば商用利用できるんだね！自社サービスにAI機能を付けたいって時に使えそう。
Difyの開発元「LangGenius」ってどんな会社？
最後に、Difyを開発しているLangGenius社について簡単に紹介しておきます。
LangGenius, Inc.は、米国で登記された企業で、CEOはLuyu Zhang氏です。同社の開発メンバーの多くは、中国の大手IT企業・Tencentの元技術者だそうです。
ただし、LangGenius社は「テンセントや政府機関とは一切関係がない」と明言しています。オープンソースのDifyに政府が関与している可能性は低いと考えられるので、安心して利用できそうですね。
LangGeniusの開発者は元Tencentのエンジニアが多いんだ。でも、国家と関係ないって明言してるし、Difyは安全に使えると思う。
まとめ
オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォーム「Dify」について、その特徴や使い方を詳しく解説してきました。
- ビジュアルなワークフローデザイナーでノーコードのアプリ開発が可能
- GPT-4やClaude、Llama3など豊富なモデルをサポート
- RAGパイプラインを使えば情報検索や外部データの統合も簡単
- 自律型のAIエージェントを使って高度なタスクも解決できる
- クラウド版なら無料ですぐ始められ、ローカル版ならカスタマイズ性が高い
- 商用利用にも対応。条件を守れば自由にアプリを公開できる
AIアプリの開発ハードルを大幅に下げてくれるDify。プログラミングの知識がなくても、Difyさえあれば生成型AIの活用の幅が大きく広がります。
Difyのメリットがよくわかったよ！ノーコードでカスタマイズ性も高いなんて、AIアプリ開発への敷居がグッと下がった気がする。
クリエイターはアイデアを形にしやすくなり、企業はAIによる業務効率化を進めやすくなる。そんな可能性を秘めたプラットフォームだと言えるでしょう。
Difyを使えば、プログラミング初心者の私でもAIチャットボットくらい作れそう！仕事で使えるアプリを開発して、効率化につなげたいな。
生成型AIの新しい活用法を見つけたい人は、ぜひDifyを触ってみてはいかがでしょうか。直感的な操作で、きっとアプリ開発の楽しさを実感できるはずです。
開発したアプリを公開して、世の中を少しでも便利にできたら素敵ですよね。そんなDifyの可能性に、私は大いに期待しています！
Difyの可能性は無限大だね！私も思い思いのAIアプリを開発して、社会に役立てられたらいいな。Difyで、生成型AIの活用シーンがもっと広がっていくことを楽しみにしてるよ！
Dify 基本情報
項目 内容 名称 Dify 種別 オープンソースのLLMアプリケーション開発プラットフォーム 利用方法 クラウド版、セルフホスティング版 対応モデル GPT-4、Claude、Llama3 など 主な機能 ワークフローデザイナー、RAGパイプライン、自律型AIエージェントなど ライセンス Apache 2.0ベースのオープンソースライセンス 商用利用 一部条件あり・要確認 開発元 LangGenius, Inc.
