生成AIアプリ開発大全 ――Difyの探求と実践活用

Chat GPTをはじめとした生成AIサービスが躍進しています。Gemini，ClaudeやAzure OpenAI，Llamaなど生成AIのサービスは日々能力が向上し，さまざまなビジネスシーンですでに活用されています。本書で解説するDIfy（ディファイ）とは，各種生成AIを使用してアプリケーション開発ができるプラットフォームです。しかもオープンソースで利用可能です。Webサービス版Difyではすぐに自分が使いたいアプリを作ることができます。さらにDockerを使用すれば，個人や自社の環境で開発ができるようになります。本書はアプリを作りながらさまざまな視点からDIfyの活用方法の解説をします。例を挙げるとAIチャットボット，RAG（Retrieval-Augmented Generation），エージェント，ワークフロー，ノードの活用，各種ツールやAPIの使い方，チャットフローの作り方まで詳しくフルカラーで説明します。最終的にはDockerで完全クローズドなシステムを構築するまで完全解説します。Difyは作りたいアプリをノーコード・ローコードで実現できます。その威力と影響力に刮目するでしょう。生成AIの可能性にITエンジニアは興奮が止まらないかもしれません。500ページを超えるボリュームで全方位から詳しく解説します！
■こんな方におすすめ
・生成AIを利用してアプリケーション開発をしてみたいITエンジニア
・生成AIの可能性を調査している方，またはこれから活用してみたい方
・各種生成AIでアプリケーション開発できるDIfyの機能を知りたい方
■目次
第1章 生成AIの理解と活用
1.1 生成AIの回答の仕組みとユーザーアプリケーション
1.2 Difyの役割と課題ドリブン開発
1.3 Difyとはどのようなものか？
第2章 チャットボットの作成
2.1 さっそくDifyを使ってみる
2.2 LLMのモデルの登録
2.3 LLMパラメータの調整
2.4 プロンプトを考える
2.5 Webページにチャットボットを埋め込む
…
第3章 RAGを使いこなす
3.1 RAGとは何か？
3.2 ナレッジの構築
3.3 チャットボットでRAGを行ってみる
3.4 RAGのポイントは入力データにあり
3.5 ハイブリッド検索について
第4章 エージェントの作成
4.1 エージェントとは
4.2 DifyでAIエージェントを作る
4.3 ツールの連携の実例
4.4 マルチモーダル対応の実例
第5章 ワークフローの作成
5.1 AIアプリ開発の基本技術
5.2 さっそく作ってみよう
5.3 ワークフロー公開の2つのモード
5.4 知識をつなげて統合する
5.5 議事録を作成する
…
第6章 各種ノードの型
6.1 壱ノ型＝開始－終了：アルファでありオメガである
6.2 弐ノ型＝開始－LLM－終了：究極の型
6.3 参ノ型＝条件分岐：条件によって処理を分ける
6.4 四ノ型＝知識取得：RAGで知識を得る
6.5 伍の型＝変数を取り出す：パラメータ抽出
6.6 六ノ型＝繰返し処理：イテレータで回す
6.7 七ノ型＝定型文の処理：テンプレートはどう使うのか
6.8 八ノ型＝コード実行：ラストワンマイルの切り札
6.9 九ノ型＝API召喚術：HTTPリクエストノードでAPI連携
6.10 拾ノ型＝パラレル実行：ノードを同時に実行する
…
第7章 各種ツールの使い方
7.1 エージェントとワークフローでのツールの扱いの違い
7.2 Webブラウジングをつくる
7.3 コードインタプリターをつくる
7.4 ワークフローをツールとして組み込む
7.5 カスタムツールの作成
…
第8章 チャットフローの作成
8.1 チャットフローを理解する
8.2 チャットフローを作ってみよう
8.3 マルチモーダルに対応してみよう
8.4 任意に会話を記憶できる会話変数と変数代入
第9章APIとしての活用を探る
9.1 APIで自由を手にいれる
9.2 DifyAPIとしてアクセスする
9.3 チャットボットAPIを使うには
9.4 ストリーミングに対応する
9.5 エージェントに対応する
…
第10章 ローカル環境の構築
10.1 Dockerの物語
10.2 Dockerを使ったインストール方法
10.3 Difyの内部構造
10.4 環境変数とカスタマイズ
10.5 OllamaでローカルAIチャットボットを作る