Dify

ノードをキャンバスにドラッグして、アプリがどう考え、どう動くかを決める。基本部分はコードを書かずに済む。エディタは往復する会話向けのChatflowと、単発やバッチ処理向けのWorkflowに対応し、組み立て中に各分岐の出力が表示される。

Difyは数十のプロバイダーの数百のプロプライエタリ／オープンモデルに接続する。OpenAIやAnthropicからローカルの実行環境まで広がり、OpenAI互換のエンドポイントも受け付ける。ロジックを組み直さずアプリの下のモデルを差し替えられるので、価格と品質の検証は安く済む。

検索の層は、文書の取り込みから回答までを一通り覆う。PDFやスライドなど一般的な形式のテキスト抽出も備える。ファイルを読み込むと、プラットフォームが分割して索引化し、アプリは当て推量ではなく自社の資料に回答を結びつける。

エージェントはFunction CallingかReAct方式のループで動く。このAIエージェント構築ツールでは、既製のツールや自作のツールを付け足し、エージェントにWeb検索、コード実行、サービス呼び出しをさせられる。Difyは数十のツールを備え、プラグインの仕組みでさらに公開できる。

専用のエディタでプロンプトを書き、比べ、各モデルの反応を試せる。読み上げなどの追加機能もチャットアプリに足せる。プロンプトの作業をアプリのロジックから切り離すので、調整の見直しが速くなる。

プラットフォームはアプリの実行を記録し、性能を長期に追跡する。Langfuse、Opik、Arize Phoenixといったツールとも連携する。チームはコストと品質を見張り、弱い回答に注釈を付け、実際の利用からプロンプトとデータセットを改善できる。

すべての機能がREST APIを公開するので、動くアプリをそのまま自社の製品に組み込める。デモで止まる必要はない。difyctlというCLIを使えば、ターミナル、スクリプト、CIパイプラインからアプリを実行し管理できる。