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Difyで自社専用AIチャットボットを構築する際、サーバー（Linux）の準備が第一歩です。Difyはログイン情報、AIのAPIキー、チャット履歴など、非常に機密性の高い情報を取り扱います。そのため、これらの通信をすべて暗号化する「HTTPS」での運用が絶対に必...

Difyを運用していると、「サーバーのスペック不足で引っ越したい」「開発環境から本番環境へデータを移したい」といったシーンに直面することがあります。 この記事では、Dockerで構築されたDify環境のデータを、安全かつ確実に新しい環境へ移行するための...

Difyでチャットボットを開発する際、「どのLLM（大規模言語モデル）を使えば最適な回答が得られるか」で悩むことはありませんか？ GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro... それぞれに特徴があり、実際のプロンプトで試してみないと分からないことも...

この記事は、メイン記事『【構築】ConoHa VPSではじめるDifyコミュニティ版 導入・起動ガイド』やDocker関連ガイドの補足記事です。 Difyを標準設定とは異なるネットワーク環境で動作させるための、以下の高度な設定について解説します。 アクセスポートの...

Dify（ディファイ）をDocker Composeではなく、ソースコードから直接ビルドして起動する方法は、Dify自体のカスタマイズやデバッグを行いたい開発者にとって必須のスキルです。 この記事では、macOSやLinux環境を前提に、PythonバックエンドとNext.jsフロ...

ConoHa VPSなどのサーバー上でDifyのDockerコンテナを立ち上げた後、すぐにブラウザでアクセスしたくなりますが、その前に「.envファイル」の適切な設定を行うことを強く推奨します。 ここをスキップすると、「画像がアップロードできない」「APIの応答が...

Difyの機能を拡張する「プラグイン」。その中でも最も基本的かつ強力なのが、外部APIなどを呼び出して機能を追加する「Tool（ツール）プラグイン」です。 この記事では、Difyのプラグイン開発環境の構築から、実際に「Google Searchツール」を開発し、デバ...

前回の記事「Difyプラグイン開発入門：Google検索ツールの実装方法」では、Google検索を行うカスタムツールのコードを作成しました。 しかし、コードを書いただけでは動きません。Dify上で実際に動作するかを確認し（デバッグ）、他のユーザーも使えるよう...

前回の記事「Difyプラグイン開発入門：Google検索ツールの作り方」では、プラグインの雛形作成から基本的な構造までを解説しました。 今回はその続きとして、実際にGoogle検索を行うための具体的なコード実装、APIキーの設定、そしてDify上での動作確認ま...

AIモデルと外部ツールを標準化された方法で接続するプロトコル「MCP（Model Context Protocol）」。 Dify v1.6.0から、このMCPへの公式対応が追加され、プラグインなしで簡単にMCPサーバーを利用したり、逆にDifyで作成したワークフローをMCPサーバーとし...

Difyのv1.1.0アップデートにより、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 関連のサービス連携が強化されました。この記事では、DifyをOCI上のインスタンスに構築し、OCI Generative AIサービスが提供する最新のLLM（Llama 3.3など）を利用可能にするまでの手...

Difyの強力な機能の一つである「Code Interpreter（コードインタープリター）」。しかし、デフォルトのSandbox環境ではセキュリティ上の理由から、使用できるPythonモジュールに厳しい制限がかけられています。 「Pandasを使ってデータ分析をさせたい」「...