「活用期に入ったAI」 — 文章や映像を作る便利なツール的存在から日常に組み込まれてきたAI
数ある製品の中から「Dify」を選ぶ理由は、開発効率、柔軟性、運用性、コスト最適性が優れて（相対的に）いて、特に業務Botや業務アプリ構築の現場において大きな優位性を強く感じています。
(1)ローコードで即戦力
ローコード（大半はノーコード）で開発ができるため、エンジニアは業務設計やユーザインタフェースや維持運用面にリソースを割ける。
(2)業務に合わせた高いカスタマイズ性
・外部データ（PDF, URL, Notion, API など）をBotに連携でき、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成が標準で対応している。また、OpenAIだけでなくClaudeやLlamaなど多くのLLMモデル対応、社内専用ナレッジBot、文書検索Bot、FAQ Botなど用途別に柔軟対応できる。
(3)社内運用に強い
オンプレ、セキュアな社内運用にも適応していて、AzureやGCPなどクラウド環境にも対応、アクセス管理、ログ確認、API制限など運用面も考えられている。
(4)多言語・多環境対応
日本語ローカライズ対応済み、Slack、LINE、Teams、Webなどマルチチャネルでの展開が可能です。
オープンソース大規模言語モデル（LLM：Large language Models）を用いたチャット機能を提供します。
守りたい自社ナレッジ（業務）の取り込みと活用は、GraphRAG（Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graph）というアプローチに焦点を当てメリットとデメリットを検証しています。
RAG環境を提供するAIエンジンやツールも増えており、オンプレミスでLLMモデルを構築する必然性は減っていますが、ナレッジ流失や類似モデルされるといった危険性が無いわけでない。
また、蓄積されたナレッジを学習させ活用するといった一連もプロセスを外部任せで良いのかの懸念もあります。当社はDifyをメインに展開していますが、自LLM構築も必要なことと思います。
