> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.apiyi.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Dify > Visual AIアプリケーション開発プラットフォームの統合ガイド Difyは、AIアプリケーションを迅速に構築できるオープンソースのLLMアプリケーション開発プラットフォームです。APIYIを通じて、Difyでさまざまな主要AIモデルを利用できます。 ## クイック連携 ### 1. APIキーを取得 [APIYI コンソール](https://vip.apiyi.com)にアクセスして、APIキーを取得します。 ### 2. モデルプロバイダーを設定 1. Difyプラットフォームにログインします 2. ユーザー名 > 設定をクリックします 3. 「モデルプロバイダー」を選択し、OpenAI API互換を選びます 4. モデルタイプに応じて設定方法を選択します Dify-OpenAI-API互換 #### GPT、Claude、Geminiを含むすべてのモデルの設定 * モデルタイプ: LLMタイプを選択します（最初の列、画像は省略） * モデル名: 任意ではなく、**標準モデル名**を入力する必要があります * 例: Gemini 2.5 Flash ではなく gemini-2.5-flash を入力します * モデル表示名: 識別しやすいように、たとえば Gemini 2.5 Flash など自由に設定できます * **APIキー**: [APIYIキー](https://api.apiyi.com/token)を入力します * **APIエンドポイントURL**: `https://api.apiyi.com/v1` * APIエンドポイント内のモデル名: gemini-2.5-flash のような標準名を使用します Dify モデル追加ステップ 2 モデル設定には、**実際の状況**に応じて更新すべきパラメータが多数あります: 注: Difyのモデル設定インターフェースは**最新ではありません**。たとえば、デフォルトのコンテキスト長4096はかなり小さいです。 各大規模モデルの具体的なコンテキスト長については、公式ドキュメント（このドキュメントセンターのリソースナビゲーションセクション）を参照してください Dify モデル追加ステップ 3 利用可能なパラメータがさらにあります Dify モデル追加ステップ 4 ## コア機能 ### Chat Assistant インテリジェントなチャットアシスタントを作成します: 1. 「Chat Assistant」テンプレートを選択します 2. システムプロンプトを設定します: ```text theme={null} You are a professional customer service assistant responsible for: - Answering user questions - Providing product information - Handling after-sales service Please maintain a friendly and professional attitude. ``` 3. 適切なモデルを選択します（例: GPT-4） 4. パラメータを調整します: * Temperature: 0.7（創造性と正確性のバランスを取る） * 最大出力: 2000 tokens ### ワークフローアプリケーション 複雑なAIワークフローを構築します: ```mermaid theme={null} graph LR A[User Input] --> B[Intent Recognition] B --> C{Determine Type} C -->|Q&A| D[Knowledge Base Retrieval] C -->|Creation| E[Creative Generation] C -->|Analysis| F[Data Analysis] D --> G[Generate Answer] E --> G F --> G G --> H[Output Result] ``` ### ナレッジベースQ\&A ドキュメントのナレッジベースを統合します: 1. ナレッジベースを作成します 2. ドキュメント（PDF、Word、Markdown）をアップロードします 3. 埋め込みモデルを選択します: `text-embedding-ada-002` 4. アプリケーション内でナレッジベースを参照します 5. 検索パラメータを設定します: * 検索件数: 3-5セグメント * 類似度しきい値: 0.7 * 再ランキング: 有効 ## アプリケーションの種類 ### 1. チャットアシスタント ```yaml theme={null} Application Type: Chat Assistant Model: gpt-4 System Prompt: | You are a professional AI assistant with the following capabilities: - Answering various questions - Assisting in problem-solving - Providing advice and guidance Please always maintain a friendly, accurate, and helpful attitude. Temperature: 0.7 Max Length: 2000 ``` ### 2. ドキュメント分析 ```yaml theme={null} Application Type: Workflow Input: Document Upload Processing Flow: 1. Document Parsing 2. Content Extraction 3. Structured Analysis 4. Generate Summary Output: Analysis Report ``` ### 3. コードアシスタント ```yaml theme={null} Application Type: Chat Assistant Model: gpt-4 System Prompt: | You are a professional programming assistant specializing in: - Code writing and optimization - Error debugging - Architecture design - Best practice recommendations Please provide clear and practical code solutions. ``` ## 高度な機能 ### API統合 DifyアプリケーションはAPI経由で呼び出せます: ```python theme={null} import requests url = "https://your-dify-instance/v1/chat-messages" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_APP_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } data = { "inputs": {}, "query": "Hello, please introduce yourself", "response_mode": "streaming", "user": "user_123" } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) ``` ### バッチ処理 大量のデータを処理します: 1. CSVファイルを準備する 2. バッチタスクを作成する 3. 処理テンプレートを設定する 4. バッチタスクを実行する 5. 結果をエクスポートする ### マルチモーダルアプリケーション テキストと画像の混在処理をサポートします: ```python theme={null} # Multimodal input example { "inputs": { "image": "data:image/jpeg;base64,...", "text": "Analyze the content in this image" }, "query": "Please describe the image content in detail and provide analysis" } ``` ## モデル選定戦略 ### シナリオ別選定 | 適用シナリオ | 推奨モデル | 理由 | | --------- | --------------- | --------- | | カスタマーサービス | GPT-3.5-Turbo | 高速応答、低コスト | | コンテンツ作成 | Claude 3 Sonnet | 高い創造性 | | コードアシスタント | GPT-4 | 正確なロジック | | 文書分析 | Claude 3 Opus | 長文理解に優れる | | データ分析 | GPT-4 | 高い推論能力 | ### コスト最適化 ```yaml theme={null} Development Environment: Model: gpt-3.5-turbo Max Length: 1000 Temperature: 0.7 Production Environment: Model: gpt-4 Max Length: 2000 Temperature: 0.5 ``` ## ベストプラクティス ### 1. プロンプトの最適化 ```text theme={null} # Structured Prompt ## Role Definition You are a professional [specific role] ## Task Description Please help users with [specific task] ## Output Format Please output in the following format: 1. Overview 2. Detailed Analysis 3. Recommendations ## Constraints - Answers must be accurate - Language should be clear - Keep length within 500 words ``` ### 2. ワークフロー設計 ```mermaid theme={null} graph TD A[User Input] --> B[Input Validation] B --> C[Intent Classification] C --> D{Select Processing Path} D -->|Simple Question| E[Quick Answer] D -->|Complex Question| F[In-depth Analysis] D -->|Need Search| G[Knowledge Base Retrieval] E --> H[Output Result] F --> H G --> I[Combine Search Results] --> H ``` ### 3. モニタリングと最適化 定期的なチェック: * ユーザー満足度のフィードバック * 応答時間の統計 * コストの使用状況 * エラー率の分析 ### 4. バージョン管理 * アプリケーション設定を定期的にバックアップする * リリース前に新しいバージョンをテストする * ロールバック用に複数のバージョンを保持する ## トラブルシューティング ### よくある問題 #### モデル呼び出しの失敗 * API key の正確性を確認する * アカウント残高が十分であることを確認する * ネットワーク接続を確認する #### レスポンス品質が低い * prompt 設計を最適化する * モデルのパラメータを調整する * コンテキスト情報を追加する #### パフォーマンスの問題 * より高速なモデルを選択する * 出力長の上限を下げる * キャッシュを有効にする ### パフォーマンス最適化 ```yaml theme={null} Cache Settings: Enabled: true Expiration: 3600 seconds Cache Condition: Same Input Concurrency Control: Max Concurrency: 10 Queue Size: 100 Timeout: 30 seconds Resource Limits: Memory Limit: 2GB CPU Limit: 80% ``` ## デプロイメントの推奨事項 ### 本番環境 ```yaml theme={null} # docker-compose.yml version: '3.8' services: dify-api: image: langgenius/dify-api:latest environment: - SECRET_KEY=your-secret-key - DB_HOST=postgres - REDIS_HOST=redis - OPENAI_API_KEY=your-apiyi-key - OPENAI_API_BASE=https://api.apiyi.com/v1 depends_on: - postgres - redis dify-web: image: langgenius/dify-web:latest ports: - "3000:3000" depends_on: - dify-api postgres: image: postgres:14 environment: - POSTGRES_DB=dify - POSTGRES_USER=dify - POSTGRES_PASSWORD=password redis: image: redis:alpine ``` ### セキュリティ設定 * 機密情報の保存には環境変数を使用します * HTTPSアクセスを有効にします * アクセス制御を設定します * 依存関係を定期的に更新します ### 監視の設定 ```python theme={null} # Monitoring script example import requests import time def monitor_dify_health(): try: response = requests.get("http://your-dify-instance/health") if response.status_code == 200: print("Dify running normally") else: print(f"Dify abnormal, status code: {response.status_code}") except Exception as e: print(f"Monitoring failed: {e}") # Check every minute while True: monitor_dify_health() time.sleep(60) ``` さらにサポートが必要ですか？[詳細な統合ドキュメント](/ja/scenarios/engineering/dify)をご確認ください。