はじめに
以前ローカル環境に構築したDifyを久しぶりに使うことになりました。
既存環境をアップグレードする方法もありますが、どうせQiitaのネタにするなら、と最初から作り直す手順を試すことにしました。
環境
- MacBook
- Docker
Windowsの場合はWSL2が必要になります。
Difyについて
Dify は、AI アプリケーションを構築するためのオープンソースプラットフォームです。自分のデータを活用する Agent、Agentic ワークフロー、チャットボットを作成し、Web アプリとして公開したり API で連携したりできます。
(https://docs.dify.ai/ja/home より引用）
下記のサイトを参照し、環境構築していきます。
環境構築手順
1.Difyをクローンします
git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.git
2.Difyを起動します
cd dify/docker
cp .env.example .env # 環境設定ファイルをコピー
docker compose up -d # Difyを起動
全コンテナがUpになっていることを確認
docker compose ps
3.管理者アカウント作成
ブラウザで http://localhost/install を開き、
- メールアドレス
- ユーザ名
- パスワード
を入力します。
その後、以下の画面が表示されれば完了です。
次回からブラウザにて http://localhost でアクセス可能です。
あとがき
最近、Human-in-the-Loop (HITL)というものの需要が高まっているように思えます。
Human-in-the-Loopとは、
AIの自動処理の中に、人間による確認・修正・承認のステップを組み込むことです。
具体的には、以下のようなAIが行動計画を立てて、実行前に人間がチェック・修正できるようにするパターンです。
GoogleのGeminiのDeep Researchが調査方針・検索クエリ案を提示
↓
ユーザが承認/修正してから本調査開始
Difyでもバージョン1.13.0からHuman-in-the-Loopが搭載されたため、
この後、触ってみようと思います。
Human-in-the-Loopについて、以下のサイトでまとめられています。