Difyを実務で使うための高度な機能連携ガイド

Dify（ディファイ）は単なるチャットボット作成ツールにとどまりません。外部ツールやクラウドサービスと連携させることで、分析機能の強化、高度なRAG（検索拡張生成）の構築、そしてセキュアな認証環境の整備が可能になります。

この記事では、Difyを実務レベルで活用するために不可欠な3つの高度な連携設定について解説します。

• Langfuse連携： 会話ログの可視化とコスト分析
• Amazon Bedrock連携： 社内ナレッジベース（RAG）の構築
• SSO（シングルサインオン）設定： Entra IDを用いたセキュアなログイン

1. Langfuse連携：AIの挙動を可視化する

Langfuseは、LLMアプリの動作を追跡（トレース）し、デバッグやコスト管理を支援するプラットフォームです。Difyと連携させることで、「どんなプロンプトで、どれくらいのトークンを消費したか」を詳細に分析できます。

GeminiとLangfuseの違い

ツール	役割	主な機能
Gemini	AIモデル（脳）	文章生成、画像解析、推論
Langfuse	管理ツール（計器）	ログ保存、コスト分析、精度評価

Difyで作成したボット（脳はGeminiやGPT-4など）の挙動を、Langfuseという「計器」で監視するイメージです。

DifyへのLangfuse設定方法

具体的なDocker設定や環境変数の変更手順については、以下の詳細ガイドをご参照ください。

2. Amazon Bedrock Knowledge Base連携：社内データを検索させる

Dify標準のナレッジ機能だけでなく、AWSのフルマネージドRAGサービスである「Amazon Bedrock Knowledge Base」と連携させることで、S3上の大量のドキュメントを高速かつセキュアに検索・回答させることができます。

※Dify には、Knowledge Base の機能はありますが、Confluence や SharePoint をソースにはできません。この為、「Amazon Bedrock Knowledge Base」と連携します。

連携の仕組み

• Difyの「カスタムツール」機能を使用し、外部APIとしてBedrockを呼び出します。
• AWS側では、API GatewayとLambda関数を作成し、DifyからのリクエストをBedrock Knowledge Baseに中継します。

具体的な構築手順は、以下のステップごとに詳細記事を用意しています。

ステップ1：Bedrock Knowledge BaseとAurora Serverlessの構築

ステップ2：中継用Lambda関数の作成

ステップ3：API Gatewayの作成とDify設定

3. Entra ID (Azure AD) によるSSO設定：セキュリティを強化する

社内利用のAIツールとして公開する場合、セキュリティは最優先事項です。Microsoft Entra ID（旧Azure AD）とAWS ALB、Cognitoを組み合わせることで、社内アカウント（SAML認証）を用いたシングルサインオン（SSO）環境を構築できます。

認証フローの概要

1. ユーザーがDify（ALBのURL）にアクセス。
2. AWS ALBが未認証ユーザーをAmazon Cognitoへリダイレクト。
3. CognitoがさらにMicrosoft Entra ID（Azure）へ認証を委譲。
4. 社内アカウントでログイン成功後、Difyの画面が表示される。

設定手順詳細

Azure側とAWS側、それぞれの詳細な設定方法は以下の記事で解説しています。

Azure (Entra ID) 側の設定

AWS (ALB & Cognito) 側の設定

AzureとAWSの連携設定

まとめ

Difyは標準機能だけでも強力ですが、Langfuseによる分析、Bedrockによる高度なRAG、そしてEntra IDによる認証連携を組み合わせることで、エンタープライズグレードのAIプラットフォームへと進化します。

自社の要件に合わせてこれらの機能を組み合わせ、最適なAI活用環境を構築してください。