プログラム不要！Dify.AIでチャットボットを作る方法

『Dify.AI』がよくわからないけど、べんりなんでしょ？

ChatGPT(擬人化)

ChatGPTとか、AIを使って、アプリが簡単に作れるよ。

いろんな作業をやらせるアプリを感覚的につくってみよう！

この記事では、Dify.AIの簡単な紹介だけ行うよ！

有料のChatGPTを契約していれば、Dify.AIとコラボさせて、チャットボットもつくれるよ。

1. はじめに
1. Dify.AIとは？
2. なぜDify.AIを選ぶのか？
2. Dify.AIの主要機能
3. 主要なLLMの活用
4. RAG機能の活用方法
5. Dify.AIの利用方法
1. オンラインサービスの利用
2. ローカル環境での開発
6. ノードベースのワークフロー
1. 視覚的に設定する方法
2. 複雑な処理の実例
7. 実際にチャットボットを作ってみよう
8. まとめ
1. Dify.AIのメリット
2. 今後の展望

1. はじめに

Dify.AIとは？

Dify.AIは、米LangGeniusが提供する大規模言語モデル（LLM）用のWebUI環境を利用して、プログラムを書くことなくチャットボットやネイティブAIアプリを開発できるサービスです。主要なLLMを活用し、複雑な機能を簡単に実装できるため、初心者から上級者まで幅広いユーザーに支持されています。

なぜDify.AIを選ぶのか？

Dify.AIは、プログラム知識がなくても手軽にAIアプリを開発できる点が最大の魅力です。多くのLLMを利用できるため、さまざまなニーズに対応可能です。さらに、オンラインサービスとローカル環境の両方で利用できるため、柔軟な開発が可能です。

2. Dify.AIの主要機能

チャットボット

Dify.AIでは、簡単にチャットボットを作成できます。必要な設定を入力するだけで、すぐに動作するチャットボットを作成できます。

エージェント

エージェント機能を利用すると、複数のタスクを同時に処理するAIを開発できます。これにより、より複雑な業務を自動化することが可能です。

ワークフロー

ノードベースのワークフロー機能を使うと、複雑な処理を視覚的に設定できます。これにより、直感的に複雑なタスクを実装できるようになります。

3. 主要なLLMの活用

ChatGPT

OpenAIのChatGPTは、自然な対話を可能にする強力なLLMです。Dify.AIでは、APIキーを入力するだけで簡単に利用できます。

Claude 3

Claude 3もまた、Dify.AIで利用可能な強力なLLMです。高度な自然言語処理能力を持ち、複雑なタスクにも対応できます。

Gemini

Geminiは、Dify.AIで利用できるもう一つのLLMです。これを使うことで、多様な言語モデルを組み合わせたアプリを開発することができます。

4. RAG機能の活用方法

RAG機能（Retrieval Augmented Generation）は、生成AIモデルの性能を向上させるための手法です。具体的には、生成AIが外部の知識データベースやドキュメントを参照しながら応答を生成する機能です。

外部知識の登録

Dify.AIでは、外部の知識をナレッジとして登録できます。これにより、チャットボットがより正確で詳細な応答を提供することが可能です。

データの参照と応答

登録されたデータを参照し、ユーザーの質問に対して適切な情報を提供するRAG機能は、Dify.AIの大きな特徴です。これにより、よりインテリジェントなチャットボットを作成できます。

RAG機能の具体例（チャットボット）

例えば、Dify.AIを使ってチャットボットを作成する場合、以下のようなプロセスでRAG機能が利用されます：

ユーザーが質問を入力:
- 「今年の夏のファッションのトレンドは何ですか？」
情報の取得:
- チャットボットは外部のファッションブログやニュースサイトから最新のトレンド情報を取得します。
情報の統合と生成:
- 取得した情報を基に、AIが「今年の夏のファッションのトレンドは、ビンテージスタイルの復活や明るいパステルカラーの衣装が人気です。」といった応答を生成します。

5. Dify.AIの利用方法

オンラインサービスの利用

Dify.AIはオンラインサービスとして提供されており、月額59ドルから利用可能です。以下はオンラインサービスの利用のメリットとデメリットです。

メリット	デメリット
簡単なセットアップ：アカウントを作成し、必要な設定を入力するだけで利用開始できます。	コスト：月額料金とAPI使用料が発生します。
スケーラビリティ：大規模なプロジェクトにも対応可能で、負荷管理をプロバイダーが行います。	依存性：サービス提供者のインフラに依存します。
定期的なアップデート：常に最新の機能を利用できます。	プライバシーとセキュリティ：データがクラウド上にあるため注意が必要です。
サポート：問題が発生した際にサポートを受けやすい。

ローカル環境での開発

Dify.AIはオープンソースとしても提供されており、ローカル環境での開発も可能です。以下はローカル環境での開発のメリットとデメリットです。

メリット	デメリット
コスト効率：長期間の利用ではコストが抑えられます。	セットアップの複雑さ：開発環境の構築が必要です。
制御とカスタマイズ：環境や設定を自由にカスタマイズできます。	メンテナンス：システムのアップデートやメンテナンスを自分で行う必要があります。
プライバシーとセキュリティ：データがローカルに保存されるため安全です。	スケーラビリティの制約：ハードウェアリソースに依存します。
オフライン作業：インターネット接続が不要です。

6. ノードベースのワークフロー

視覚的に設定する方法

ノードベースのワークフローでは、視覚的に各処理を設定できます。これにより、プログラムを書かずに複雑なタスクを直感的に組み立てることができます。

以下は具体的な例です：

画像生成と説明：
- ユーザーが入力した単語をプロンプトにしてDALL-E 3で画像を生成し、同時にWikipediaで関連情報を検索して要約する。
- 生成された画像と要約されたテキストを統合してユーザーに提供します。

ユーザーが「猫」という単語を入力すると、その単語をプロンプトにしてDALL-E 3が画像を生成。同時に、Wikipediaで「猫」に関する情報を検索し、LM StudioのCommand R+がその情報を要約。生成された画像と要約されたテキストを統合し、ユーザーに提供。

複数タスクの統合：
- ユーザーが「今日の天気」を尋ねると、天気情報APIを呼び出して現在の天気情報を取得し、DALL-E 3で天気に関連する画像を生成します。
- 天気情報と生成された画像を組み合わせて提供します。
データ処理と分析：
- ユーザーがアップロードした売上データを処理して分析し、結果をグラフ化します。
- 分析結果と生成されたグラフを統合してユーザーに報告します。

このように、Dify.AIのノードベースのワークフローを使うことで、複雑な処理を簡単に設定し、多様なAIアプリを開発することができます。

複雑な処理の実例

例えば、ユーザーの入力を受けて画像を生成し、関連情報を検索して提供するなどの複雑な処理も簡単に設定できます。これにより、実用的で高度なAIアプリを開発できます。

7. 実際にチャットボットを作ってみよう

チャットボット作成の手順

Dify.AIでチャットボットを作成する手順を具体的に説明します。初めにアカウントを作成し、APIキーを設定します。その後、チャットボットの設定を行い、ナレッジを登録します。

1. アカウントの作成

Dify.AIの公式サイトにアクセス:
- Dify.AI公式サイトにアクセスします。
アカウント登録:

2. APIキーの設定

ログイン:
- アカウントが作成されたら、Dify.AIのサイトにログインします。
APIキーの設定:
- ログイン後、右上のDifyクリック。
- 設定→モデルプロバイダー「APIキー」の「セットアップ」で設定します

3. チャットボットの設定

プロジェクトの作成

ダッシュボードから「テンプレートから作成」を選択します。

「Knowledge Retrieval + Chatbot」を選択します

チャットの名前と説明を入力する

チャットフローのデザイン:

以下のように、チャットボットのワークフローが、テンプレートから自動で作成されるます。

ここからデータを登録していきましょう！

4. ナレッジの登録

大きな流れは、以下のような感じです

ナレッジベースの作成:
外部知識の追加:
- ナレッジベースに外部の知識を追加します。
- 例えば、特定のトピックに関するドキュメントやFAQリストをアップロードします。
- 必要に応じて、外部のAPIを設定し、ナレッジベースと連携します。
データのインデックス化:
- アップロードしたデータや連携した情報をインデックス化します。
- インデックス化が完了すると、チャットボットがこれらの情報を参照してユーザーに応答できるようになります。

では、始めていきましょう

「Knowledge Retrieval」にチャットボットの知識を登録していきます

・フローのなかの「Knowledge Retrieval」をクリック

・表示された内容を設定していきます。「知識」の「+」ボタンをクリックします

次に表示された「作成に進む」をクリックします

では、今回はテキストをアップしますので「テキストからインポート」を選択します

「次へ」を選択します。表示れたインデックスモードを「経済的」にします。

「高品質」にすると、、お金がかかります

では、保存して次に進みましょう。「保存して処理」をクリックします

以下のようになったら、登録完了です！

「ドキュメントに移動」をクリックしましょう。これで、ナレッジ（知識）の登録はおしまいです

上部に表示されている「スタジオ」をクリックします

クリックすると、作成しているチャットボットが表示されるので、作成中のチャットボットを選択しましょう。

見慣れたフローが表示されるので、改めて「知識」に先ほど登録したものを紐づけましょう

知識が紐づいて、表示が変わりました

次に、LLMを確認します。APIにびっくりマークがついていたら、API登録が必要になります。

今回は、、ついてないので、そのまま進めます。「右側の[gpt 3.5 turbo]のよこですね」

Knowledge Retrieval の回答を GPT の入力に設定
最後に「Knowledge Retrieval」の回答を「GPT」の入力に設定する。「LLM」ブロックをクリック後のパネルの「コンテキスト」より「Knowledge Retrieval > result Array[Object]」を選択する。

これにより直前の「Knowledge Retrieval」の回答をそのまま GPT の入力として設定できる。

テストとデバッグ

設定が完了したら、テストとデバッグを行います。Dify.AIのデバッグツールを使って、チャットボットの動作を確認し、必要に応じて調整します。

テストとデバッグ

チャットボットのテスト:
- 設定が完了したら、テストモードでチャットボットを試します。
- チャットウィンドウにユーザーとして入力し、応答を確認します。
デバッグ:
- 応答に問題があれば、デバッグツールを使って原因を特定し、設定を修正します。
- 必要に応じて、ナレッジベースやチャットフローの設定を微調整します。

動作確認

右上の「でバックとプレビュー」をクリックしましょう

入力スペースが表示されましたか？

いくつか質問してみましょう！

今回は、記事の書き方を聞いてみます。

ブログ記事の書き方を教えて

ブログで稼ぐ方法を教えて

知識として入れ込んだ情報が、ちゃんと返信されますね。。すごい！

公開方法

最後に、チャットボットを公開します。Dify.AIでは、URLを生成して簡単にチャットボットを公開できるため、多くのユーザーに利用してもらえます。

ただし、公開する際には、API使用料が発生することに注意が必要です。主要なLLM（ChatGPT、Claude 3など）のAPIを利用する場合、テスト中も含めてトークン使用料がかかりますので、コスト管理をしっかり行いましょう。

公開

チャットボットの公開:
- テストとデバッグが完了したら、「公開」ボタンをクリックします。
- 「アプリを実行」を選択します
- Dify.AIが生成するURLを取得し、このURLをユーザーと共有します。
- 必要に応じて、ウェブサイトやアプリケーションにチャットボットを埋め込むウィジェットコードを取得します。
使用量の監視:
- 公開後は、ダッシュボードでチャットボットの使用状況やAPI使用料を監視します。
- 使用量が増えた場合、APIキーの使用料が増加するため、コスト管理を行います。