はじめに

この記事では、LLMOpsとDifyの概要について解説します。より詳しい情報はDifyの公式ドキュメントもぜひご参照ください。以下のDify公式情報を参考に執筆しています：

1. LLMOps とは何か？

1.1 LLMOps の概要

LLMOps は、MLOps（機械学習パイプラインの運用管理）の中でも、OpenAIのChatGPT などの大規模言語モデル（LLM）を活用した AI アプリケーションに特化した領域を指します。
従来のモデル開発・運用に加えて、高度な自然言語生成 や チャットボット といった、新しいユースケースを支える仕組みが必要。
運用フェーズ (Ops) では、モデルのデプロイや管理、改善 を継続的に行う体制が求められ、ログの収集・分析 や モニタリング、ユーザフィードバックの反映 などが重要なポイントになります。

1.2 Dify の役割とサポートする LLM

Dify は、多様な LLM を統合的に管理し、用途に応じて適切なモデルを選択できるプラットフォームです。

Dify で利用可能な LLM の例

Dify を使うことで、複数のLLM を統合的に管理でき、特定のプロバイダーに縛られない柔軟な運用が可能 です。

2. Dify を使うメリット

2.1 LLMOps を手軽に始められる

従来のオープンソースフレームワーク (例: Langchain など) は柔軟性が高い反面、エンジニアリングスキル が必要だったり、運用まわりの仕組み が不足していることが多いです。
Dify は運用面を含めてオールインワンでサポート してくれるため、「LLMアプリ開発 + 管理 + 改善」 の一連をシンプルに試せる点が魅力です。

2.2 さまざまな LLM のハイブリッド活用がしやすい

Dify は、複数の LLM（OpenAI, Claude, Amazon Bedrock, Ollama など）を統合的に管理可能。
ユースケースに応じて適切な LLM を選択し、システムに組み込むことが容易 です。

3. 全体アーキテクチャの例

ユーザは Dify が提供するフロントや API 経由で問い合わせを行う
Dify がタスクに応じて 適切な LLM（OpenAI, Claude, Bedrock, Ollama など） にリクエストを割り振る
応答結果をユーザに返すと同時に、ログやアノテーション情報を Dify に蓄積して運用に活かす

4. Dify による LLMOps の最適化

記事のまとめ

複数の LLM に対応し、自由に選択・統合可能
プロンプト設計とモデル管理を一元化
アノテーションやログの蓄積でモデル改善を促進
モデルの運用状況を可視化し、継続的な改善をサポート

このように、Dify を活用することで、クラウド・ローカル問わずさまざまな LLM を柔軟に活用し、最適な AI 運用を実現できます。

最初の一歩やPOCに！

LLMと連携するアプリケーションの構築に興味をお持ちの方は、まずはDifyを使って最初の一歩を踏み出してみませんか？充実した機能と分かりやすいインターフェースで、POCからスタートできます。もちろん、実際の要件に合わせたカスタマイズには様々な工夫や学習が必要になりますが、まずは小さな実験から始めて、段階的に理解を深めていければと思います。Difyを通じて、LLMアプリケーション開発の可能性を探ってみましょう！

参考

モデルプロバイダーの設定 (2025年2月時点

Oracleも選択できるよ

実装例

アプリの探索でテンプレートを見つけることができます。DeepResearchのチャットフローの例です。LLM部品でモデルの設定で切り替えることができます。

チャットアプリの実行例

ログ、監視など

過去に自分の作成した記事