開発ではClaude, Antigravityを、日常的にではGeminiを活用していく私。

Difyは名前はよく聴いていたのだが触れる機会はなかった。

最近、自作のナレッジベースを組みたいと考えており、 どうやらそれがDifyで出来るという記述を見かけたので触ってみました。

様々な機能があるので、まずは簡単な動作確認をしてみます。

環境設定

個人の趣味として使う為、お金のかからないDocker版を導入する。

今使用しているパソコンにDockerが入っていない為、そこから始める。

Dockerは公式サイトの手順を踏んでインストールする。

それを終えた後に、Difyをインストール。

あとはlocalhostに接続をし、ユーザー登録などをすれば完了。

LLMモデル設定

LLMを設定する際には必ずAIモデルを選択する必要があり、 まずはモデルプロバイダーの画面からインストール。

個人的に身近に感じているGemini, OpenAI, ANTHROPICのモデルをインストール。 したものの、どれもAPI KEYの設定が必要不可欠。

無料枠のモデルは存在しないのだろうか？

とりあえず、契約している中でAPIの料金が安いと思われるGeminiを選択。

右側に今回の実行結果が表示されているが、 まずは試作モデルの簡単な説明。

ノードは以下のとおり。

1. ユーザー入力
2. LLM
3. 回答

コンテキストのSYSTEM設定は以下のとおり。

Geminiの中でも下記のモデルを使用。

• Gemini 2.5 Flash

1壊れかけのロボットのように言ってください。
2文字数が最大100までとします。

実行結果

右上のあたりに見える「プレビュー」を実行すると動作テストを行えるので そこから実行しました。

コンテキスト通りに、 確かにロボット感があって 文字数も100文字以内に収められている。

1オ...オハヨウ...ガガ..ゴザイマス..キィ…..
2キィ..キョウハ..イイ..テンキ...デ..ス...
3ネ.../

ちなみに

3つのノードともに設定と最後の実行があり、 LLMノードには入出力、トークン総数などを確認できる！ 費用の管理などではとても便利！

これまでLangChainやLangGraphを使ってフローを作ったりしていましたが、 Difyを使うとノーコードでGUI操作で簡単につくれました！

外部システムとの連携機能もとても充実しているので、 次はそれを確認してみようと思います！