Difyワークフローでファイル操作！テキスト抽出とAI活用術

「DifyでPDFやWordファイルの中身をAIに読み込ませて、要約や分析を自動化したい」
「ワークフローでファイルを扱いたいけれど、どう設定すればいいかわからない」

Difyのバージョン0.10.0から、ワークフロー機能に待望の「ファイルアップロード機能」が追加されました。

これにより、これまでテキスト入力でしか扱えなかった情報に加え、OfficeファイルやPDFなどのドキュメントを直接AIに処理させることが可能になりました。

この記事では、Difyワークフローでファイルをアップロードし、その内容をAI（LLM）に処理させる具体的な手順を解説します。

なぜファイルアップロード機能が重要なのか？

以前のDifyワークフローでは、テキストファイルを直接扱うことができませんでした。

そのため、長文の資料をAIに処理させるには、一度テキストデータをコピー＆ペーストするか、CSVファイルなどに加工してバッチ処理を行う必要があり、手間がかかっていました。

新機能により、以下のファイル形式を直接ワークフローの入力として扱えるようになり、業務効率が劇的に向上します。

• テキストファイル (.txt, .md)
• PDFファイル (.pdf)
• Microsoft Officeファイル (.docx, .pptx, .xlsx)

実践：ファイル読み込みワークフローの作成手順

それでは、実際に「アップロードされたテキストファイルを読み込み、その内容に基づいてAIが回答する」ワークフローを作成してみましょう。

STEP 1：ワークフローと開始ノードの設定

まず、Difyスタジオから「最初から作成」→「ワークフロー」を選択して新規アプリを作成します。

次に、「開始（Start）」ノードの設定を行います。

1. 開始ノードをクリックします。
2. 入力フィールドの「＋」ボタンを押し、「単一ファイル（Single File）」を選択します。
3. 変数名（例：single_file）を設定し、サポートするファイルタイプで「ドキュメント」にチェックを入れます。
4. アップロード方法として「ローカルアップロード」を選択します。

STEP 2：テキスト抽出ノードの追加（重要）

ここが最大のポイントです。

アップロードされたファイルは、そのままではAI（LLM）が読むことができません。必ず「ドキュメント抽出（Document Extractor）」ノードを通す必要があります。

1. 開始ノードの後ろに「ドキュメント抽出」ノードを追加します。
2. 入力変数として、開始ノードで設定した single_file を選択します。

STEP 3：LLMノードで処理を実行

抽出されたテキストデータをAIに渡して処理させます。

1. 「ドキュメント抽出」ノードの後ろに「LLM」ノードを追加します。
2. モデル（例：GPT-4o mini）を選択します。
3. プロンプト（USER）の入力欄に、ドキュメント抽出ノードの出力変数 text を埋め込みます。

STEP 4：終了ノードの設定と実行

最後に「終了（End）」ノードを追加し、LLMの出力結果を表示するように設定します。

右上の「実行」ボタンを押し、ファイルをアップロードしてテストしてみましょう。

まとめ：ファイル操作で自動化の幅を広げよう

Difyのファイルアップロード機能とドキュメント抽出ノードを組み合わせることで、紙の資料（PDF）や議事録（Word）の内容をAIに理解させ、業務フローに組み込むことが可能になります。

「ファイルの中身が見えない」というエラーが出た場合は、必ず「ドキュメント抽出ノード」を経由しているかを確認してください。

ぜひこの機能を活用して、さらなる業務自動化に挑戦してみてください。