ノーコードAI開発プラットフォーム「Dify（ディファイ）」の進化が止まりません。
v1.7あたりからエンタープライズ（企業利用）を意識した機能強化が加速し、ついにメジャーアップデートとなる「v2.0」のベータ版が公開されました。
この記事では、最新のv2.0の目玉機能に加え、ここ数ヶ月（v1.7〜v1.11）で実装された重要な機能アップデートを振り返ります。これらを把握することで、Difyがいかに「単なるチャットボットツール」から「高度なAIオーケストレーションプラットフォーム」へと変貌を遂げたかが分かるはずです。
v2.0 Beta：AI開発の次元を変える2つの革新
v2.0では、これまでのRAGやワークフローの概念を覆す、アーキテクチャレベルの変更が行われています。
1. ナレッジパイプライン（Knowledge Pipeline）
これまでのDifyのナレッジ機能は「ファイルをアップロードして終わり」というシンプルなものでした。v2.0のナレッジパイプラインは、データの取り込みから加工、保存までの工程をノードベースで自由に設計できる機能です。
- プロセスの可視化： データがどのように分割（チャンク）され、ベクトル化されるかを視覚的に管理できます。
- 柔軟なデータソース： マーケットプレイスのプラグインを通じて、Webクローラーやクラウドストレージなど多様なソースと接続可能です。
- デバッグ機能： パイプラインの各ステップでデータの中身を確認できるため、検索精度のチューニングが容易になります。
2. キューベースのグラフエンジン
複雑な並列処理を含むワークフローを安定して稼働させるための新しい実行エンジンです。
- 並列処理の安定化： タスクをキュー（待ち行列）で管理することで、大規模な並列実行時のエラーを削減します。
- 実行制御： ワークフローの一時停止や再開、任意のノードからの実行といった高度な制御が可能になります。
v1.10〜v1.11：マルチモーダルと自動化の強化
v2.0への布石となる重要なアップデートがこの期間に行われました。
マルチモーダルナレッジベース (v1.11)
テキストだけでなく「画像」もナレッジとして扱えるようになりました。Markdown内の画像やPDF内の図表を自動抽出し、マルチモーダルモデルを使ってベクトル化します。
これにより、「マニュアルの図表を見て回答する」といった高度なRAGが可能になりました。
イベント駆動型トリガー (v1.10)
ワークフローの開始条件として、手動実行以外に以下の「トリガー」が追加されました。
- スケジュール実行： 「毎日朝9時に実行」などの定期タスク。
- Webhookトリガー： 外部システムからの通知を受けて実行。
データベースの柔軟性向上 (v1.10)
バックエンドデータベースとして、これまでのPostgreSQLに加え、MySQLやOceanBaseが正式にサポートされました。既存のインフラ環境に合わせた導入がしやすくなりました。
v1.7〜v1.9：外部連携と安定性の向上
この時期は、Difyを外部ツールと連携させるための基盤強化が集中的に行われました。
MCP (Model Context Protocol) のサポート
Anthropic社が提唱するAI接続の標準規格「MCP」に対応しました。これにより、Claude Desktopなどと連携し、ローカルリソースや外部データベースへの安全なアクセスが可能になりました。
ツール連携の強化 (OAuth対応)
外部ツール（Google Calendar, Slack, Notionなど）との接続において、APIキーだけでなくOAuth認証がサポートされました。ユーザーごとにログイン認証を行う安全な連携アプリが作成可能になりました。
ワークフローの可視化
複雑化するワークフローの依存関係を可視化する「関係パネル」や、ノード検索機能が追加され、開発体験（DX）が大きく向上しました。
まとめ：Difyは「AIのOS」へ
v1.7からv2.0への流れを振り返ると、Difyが目指している方向性が明確に見えてきます。
- 単なるチャットボット作成ツールからの脱却
- RAGの精度と柔軟性の徹底的な追求（ナレッジパイプライン）
- 複雑な業務プロセスの自動化（トリガー、グラフエンジン）
- 外部システムとのシームレスな接続（MCP、OAuth）
Difyは、企業のAI活用における「OS（オペレーティングシステム）」のような存在へと進化しています。
これからDifyを導入する、あるいはアップデートを検討している方は、これらの新機能を活用して、より高度な業務自動化に挑戦してみてはいかがでしょうか。
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