こちらは、AI TOP reviewsで公開されているレビューブログの要約記事です
Chat GPTで要約し、初心者の方でもわかりやすいように注釈を入れた紹介記事となります。
元記事：「Introducing Dify Workflow」AI reviews
https://dify.ai/blog/dify-ai-workflow
用語解説
- AI Workflow: 人工知能（AI）を使って一連の作業やプロセスを自動化する機能。例えば、特定の条件に基づいてデータを処理したり、ユーザーの質問に答えたりすることができます。
- 大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）: 大量のテキストデータを学習して、自然言語処理を行うためのAIモデル。例えば、ChatGPTのように、文章を生成したり、質問に答えたりする能力を持っています。
- 予測可能な出力: 一定の入力に対して常に同じ結果が得られること。例えば、同じ質問をすると毎回同じ答えが返ってくることを意味します。
- ドラッグアンドドロップインターフェース: コンピュータ画面上でマウスを使って項目をドラッグ（クリックして引っ張る）し、ドロップ（離す）することで操作を行うユーザーインターフェース。例えば、アイコンを別の場所に移動する操作を思い浮かべてください。
- ノード: ワークフローを構成する基本単位。ノードは、特定の処理や機能を実行するためのもので、複数のノードを組み合わせてワークフローを作成します。
- テンプレートノード: データのフォーマットを変更するためのノード。例えば、ユーザーの入力を特定の形式に整形するために使用します。
- 変数割り当てノード: ワークフロー内で変数を再設定するためのノード。例えば、特定の値を他のノードで使用するために保存します。
- HTTPリクエストノード: 外部のウェブサービスと通信するためのノード。例えば、特定のAPIからデータを取得するために使用します。
- コードノード: カスタムコードを実行するためのノード。例えば、特定の条件に基づいてデータを処理するPythonやNode.jsのコードを実行します。
- チャットボット（Chatbot）: 人間と対話することができるプログラム。例えば、ウェブサイト上で質問に答えるサポートチャットボットなどがあります。
- ワークフロー: 一連の作業やプロセスの流れ。例えば、注文を受けてから商品を発送するまでの一連の手順を含むプロセスです。
- DSL（Domain Specific Language）: 特定の目的や分野に特化したプログラミング言語。例えば、ワークフローの設計や定義に特化した言語です。
要約
Difyから新機能「Workflow」がリリースされました。この機能は、直感的なドラッグアンドドロップインターフェースを使用して、複数のステップにわたる論理的なプロセスを実現し、予測可能な出力を提供します。Workflowは、単一のプロンプトでの大規模言語モデル（LLM）の限界を克服するために設計されました。Workflowは、独立したアプリとして利用できるだけでなく、チャットボットアプリ内でも利用可能です。
機能の概要
AI Workflowは、以下のような特徴を持っています：
- 直感的な操作性: ドラッグアンドドロップで簡単に作業の流れを作成できます。コーディングの知識がなくても、誰でも簡単に使い始められます。
- マルチステップロジック: 複数の処理ステップを組み合わせることで、複雑なタスクもスムーズに実行できます。これにより、効率的で効果的なワークフローを構築できます。
- 予測可能な出力: 定義した手順通りに作業が進むため、毎回同じ結果を得ることができます。これにより、業務の一貫性と信頼性が向上します。
主要ノードの紹介
- LLMノード: 大規模言語モデルの力をノード内に組み込み、入力と出力を定義。
- ツールノード: 組み込みツールやカスタムツールを利用してワークフローの機能を拡張。
- 質問分類器: LLMを利用してユーザーの入力を自動的に分類し、会話やプロセスをルーティング。
- 知識検索: 既存の知識ベースから外部のコンテキストを取得。
- コードノード: カスタムPythonやNode.jsコードを実行。
- If/Elseブロック: 条件ロジックを定義して分岐ワークフローを作成。
柔軟な設定と高度なデータ操作
各ノードは設定可能で、入力と出力を定義してデータの流れをシームレスに管理できます。テンプレートノードや変数割り当てノードを使用して変数を再構成し、HTTPリクエストノードで外部サービスと連携することも可能です。カスタムコードノードを使用して、PythonやNode.jsコードを注入し、独自のロジックを実装できます。
Difyエコシステムとの統合
WorkflowはDifyエコシステムとシームレスに統合され、すべての組み込みツールやカスタムツールをサポートします。API対応なので、既存のアプリケーションやシステムにワークフローを簡単に統合できます。組み込みの観察機能により、重要な使用データをキャプチャしてワークフローの最適化を図ることができます。
デバッグとテストの強化
Workflowには強力なデバッグとテスト機能が統合されており、ワークフローをエンドツーエンドで簡単にテストできます。個々のノードを孤立してテストすることも可能で、問題の迅速な特定が可能です。すべてのテスト実行は自動的に記録され、詳細な履歴を提供します。
DSLによるポータビリティと相互運用性
Workflowはドメイン固有言語（DSL）をサポートしており、ワークフローを簡単にエクスポートして他のワークスペースにインポートできます。これにより、システム間での移動やカスタマイズが可能になり、コラボレーションやコミュニティ内での共有が容易になります。
まとめ
新機能「AI Workflow」のリリースにより、作業の自動化と効率化がさらに進むことが期待されます。特に、複雑な作業を視覚的に管理できるため、ユーザーの利便性が大幅に向上すると思います。
