私はこれまで、LINE、Make、Airtable、Geminiをつなぎ、LINEから送った質問にAIが自動で回答する仕組みを作ってきました。
そして、ついに自動回答まで成功。
ところが、実際に使ってみると新しい問題が出てきました。
「AIは回答してくれる。でも、私が欲しい回答とは少し違う。」
ただ回答するだけではなく、自分で決めたルールに沿って答えてほしい。
自分が用意した情報を参考にしてほしい。
サービス専用のAIとして動いてほしい。
そこで知ったのが、Difyでした。
この記事では、
「そもそもDifyって何？」
というところから、AI初心者にも分かるように紹介していきます。
そもそもDifyって何？
Difyを初心者向けにかなり簡単に言うと、
自分の目的に合わせたAIアプリを作るためのプラットフォームです。
例えば、普段GeminiやChatGPTを使うときは、チャット画面を開いて質問します。
質問を入力する。
AIが回答する。
さらに質問する。
これは、すでに用意されたAIを私たちが直接使っている状態です。
一方、DifyではAIに対して、
どんな役割を持たせるのか。
どんなルールで回答させるのか。
どんな情報を参考にさせるのか。
どんな順番で処理を行うのか。
こうした設定を組み合わせて、自分の目的に合ったAIアプリを作ることができます。
例えば、
自社の商品について回答するAI。
社内マニュアルをもとに答えるAI。
初心者専門の案内AI。
よくある質問に対応するAI。
独自のキャラクターとして会話するAI。
など、目的に合わせたAIを作ることができます。
GeminiやChatGPTとDifyは何が違う？
ここは最初、少し分かりにくい部分です。
Difyは、GeminiやChatGPTと同じ種類のAIではありません。
かなり簡単に例えるなら、
GeminiなどのAIモデルが「頭脳」なら、Difyはその頭脳に役割・知識・ルール・仕事の流れを与える場所。
例えば、普通にGeminiへ、
「FXについて教えて」
と質問すれば、一般的な知識をもとに回答してくれます。
しかし、自分が作るAIには、
初心者向けに回答する。
難しい専門用語を避ける。
投資を煽らない。
利益を保証する表現を使わない。
自分が用意した教材を参考にする。
分からないことは推測で答えない。
といった独自のルールを持たせたい場合があります。
Difyでは、こうした役割や指示を設定し、AIモデルと組み合わせて、自分の目的に合ったAIアプリを作ることができます。
Difyでは何ができるの？
Difyにはさまざまな機能がありますが、初心者が最初からすべてを理解する必要はありません。
まずは、
「普通のAIを、自分の目的に合わせて動かすためのサービス」
くらいの理解から始めれば十分です。
代表的な機能としては、
AIと会話するチャットアプリを作る。
AIに役割や回答ルールを設定する。
自分で用意した資料や情報を参考に回答させる。
複数の処理をつないでワークフローを作る。
APIを使って外部サービスと連携する。
用途に応じてAIモデルを選択する。
といったことができます。
特に大きな特徴の一つが、
「自分が用意した情報を参考にして、AIに回答させることができる」
という部分です。
ナレッジを使って、自分の情報をAIに与える
Difyには、ナレッジという仕組みがあります。
初心者向けに簡単に言えば、
AIに参考にしてほしい、自分専用の知識を登録しておく場所
というイメージです。
例えば、自分が新しいサービスを作ったとします。
そのサービスについて普通のAIに質問しても、当然、詳しい内容は知りません。
そこで、
サービスの説明書。
よくある質問。
商品情報。
社内マニュアル。
独自に作った教材。
こうした情報を用意し、AIが回答するときの参考情報として活用します。
これによって、一般論を答えるだけではなく、
自分のサービスや情報に基づいて回答するAI
を作れる可能性が出てきます。
プロンプトでAIの役割やルールを決める
Difyでは、AIに対する指示を設定できます。
例えば、
あなたは初心者向けの案内役です。
難しい専門用語はできるだけ避けてください。
結論から分かりやすく説明してください。
分からない場合は推測で回答しないでください。
こうしたルールを設定しておくことで、毎回同じ指示を入力しなくても、設定した役割に沿ってAIを動かすことができます。
もちろん、ルールを書けば必ず100％思い通りになるわけではありません。
それでも、
「何でも答えるAI」から「特定の役割を持つAI」へ変えていく
というのが、Difyを使う大きな意味の一つです。
ワークフローでAIの処理を組み立てる
Difyでは、複数の処理を組み合わせたワークフローを作ることもできます。
例えば、
質問を受け取る
↓
質問の内容を確認する
↓
必要な情報を検索する
↓
AIが回答を生成する
↓
結果を出力する
このように、AIがどのような順番で処理するのかを組み立てることができます。
Makeを使ったことがある人なら、モジュールをつないで自動化の流れを作る感覚に、少し近く感じるかもしれません。
ただし、MakeとDifyは同じものではありません。
Makeは、さまざまなWebサービス同士を接続して自動化することが得意です。
一方、Difyは、AIを中心としたアプリや処理の流れを作ることに重点があります。
この違いを知ると、なぜMakeだけでなくDifyを使うのかが分かりやすくなります。
Difyは外部サービスとも連携できる
私にとって重要だったのが、Difyを単体で使うだけでなく、外部のサービスと連携できることでした。
私がそれまで作っていたのは、
LINE → Make → Airtable → Gemini → Make → LINE
という自動回答の仕組みです。
ここにDifyを加えることで、イメージとしては、
LINE → Make → Airtable → Dify → AI → Make → LINE
となります。
Dify側で、
AIの役割を設定する。
回答ルールを決める。
必要な知識を用意する。
質問を受け取る。
AIに回答を作らせる。
そして、その結果を外部サービスへ返す。
私がやろうとしていたことは、
「AIに自動で回答させる」
から、
「自分が決めたルールや知識を持つAIに、自動で回答させる」
へ変わっていきました。
Difyは「AIを使う場所」ではなく「AIを使って作る場所」
Difyを理解するうえで、一番分かりやすいのはこの違いだと思います。
普段のAIは、
AIを開く。
質問する。
回答してもらう。
基本的には、この使い方です。
でもDifyでは、
どんなAIにするのか。
どんな役割を持たせるのか。
どんな情報を使わせるのか。
どんなルールで回答させるのか。
どんな順番で処理するのか。
そして、どのサービスとつなぐのか。
そこまで設計することができます。
つまりDifyは、
「AIを使う場所」ではなく、「AIを使った仕組みを作る場所」。
Geminiを直接つないだだけでは、思ったような回答にならなかった。
なら、Difyで役割を決める。
ルールを設定する。
自分の知識を持たせる。
そしてLINE、Make、Airtableとつなぐ。
こうして私の挑戦は、
AIによる自動回答を作ることから、自分専用のAIを作ることへ。
また一段階、先へ進むことになりました。
次は実際にDifyを触り、本当に自分が求める回答をするAIを作れるのか、試していくことになります。
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