ja usage pipelines dify
Difyは、オープンソースの大規模言語モデル(LLM)アプリケーション開発プラットフォームです。Backend as ServiceとLLMOpsの概念を組み合わせ、開発者が本番グレードの生成AIアプリケーションを迅速に構築できるようにします。 Difyは、チャットアシスタント(Chatflowを含む)、エージェント、テキスト生成アプリケーション、ワークフローなどのタイプのアプリケーションを作成できます。
LangBotは現在、3種類のDifyアプリケーションをサポートしています: チャットアシスタント(Chatflowを含む)、エージェント、ワークフロー。
Difyドキュメントに従ってDifyをデプロイし、アプリケーションを作成してください。
アプリケーションを公開した後、アプリケーションのAccess APIページに移動してAPIキーを生成します。
LangBotのパイプラインAI機能を設定するために、APIサーバーとAPIキーを保存します。
Note
上記はDifyクラウドサービスバージョンの例です。セルフホストコミュニティバージョンを使用している場合は、LangBotのbase-urlとして独自のDifyサービスアドレスを使用し、パスとして/v1を追加してください。
- LangBotとDifyが同じホストにデプロイされており、両方ともDockerを使用してデプロイされている場合は、記事ネットワーク設定の詳細を参照してください。この場合、Difyを起動するdocker-compose.yamlファイル内のすべてのコンテナの
networksにlangbot-networkを追加し、nginxコンテナにコンテナ名dify-nginxを追加し、最後にLangBot設定でbase-urlをhttp://dify-nginx/v1に設定します。 - その他のケースについては、会社の運用チームにお問い合わせください。
LangBot WebUIページを開き、新しいパイプラインを追加するか、既存のパイプラインのAI機能設定ページに切り替えます。
Note
### ワークフロー出力キー
Difyワークフローアプリケーションを使用している場合は、出力コンテンツを渡すキーとしてsummaryを使用してください。
ワークフローアプリケーションまたはエージェントアプリケーションを使用している場合、LangBotのパイプライン出力処理でtrack-function-callsを有効にすると、Difyが各ツール呼び出しを実行する際にcalling function xxxというメッセージがユーザーに出力されます。
ただし、chatアプリケーション(チャットアシスタント -> ワークフローオーケストレーション)の下でChatFlowを使用している場合は、設定に関係なく、Answer(直接返信)ノードによって返されるテキストのみが出力されます。