Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Difyのソースコードリーディングを続けて得た知見と感想
Search
os1ma
October 27, 2024
Technology
960
4
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Difyのソースコードリーディングを続けて得た知見と感想
2024/10/28 #BLUEISH_LT会
https://blueish.connpass.com/event/333518/
os1ma
October 27, 2024
More Decks by os1ma
See All by os1ma
これだけで丸わかり!LangChain v1.0 アップデートまとめ
os1ma
6
3k
Claude Codeが働くAI中心の業務システム構築の挑戦―AIエージェント中心の働き方を目指して
os1ma
10
7.2k
LangChain Interrupt & LangChain Ambassadors meetingレポート
os1ma
2
1.1k
AIエージェントのフレームワークを見るときの個人的注目ポイント
os1ma
1
960
Cursor AgentによるパーソナルAIアシスタント育成入門―業務のプロンプト化・MCPの活用
os1ma
16
10k
AIエージェントキャッチアップと論文リサーチ
os1ma
7
2k
Functional APIから再考するLangGraphを使う理由
os1ma
5
1.1k
大幅アップデートされたRagas v0.2をキャッチアップ
os1ma
2
1.2k
LangChain/LangGraphの進化からみるLLMによるAIエージェントの開発
os1ma
2
890
Other Decks in Technology
See All in Technology
ローカルLLMとLINE Botの組み合わせ その3 / LINE DC Generative AI Meetup #8
you
PRO
0
130
大量データに対しても、生成AIを用いてリーズナブルにデータ加工をしたい!Databricksのai_queryについて調べてみた
kamoshika
1
180
「最後に責任を取るのはチーム」— 人間のPRレビューを最小化してアップデートしたメンタルモデル
jnishime_dresscode
0
740
シンガポールで登壇してきます
yama3133
0
210
あなたの『Site』はどこですか? — xREという考え方
miyamu
0
1.2k
AI時代の開発生産性は、個人技からチーム設計へ
moongift
PRO
4
2.1k
生成AI×AWS CDK×AWS FISで"振り返れる"ミニGameDayをつくろう
yoshimi0227
1
170
SREとQA 二人三脚で進めるSLO運用/sre-qa-slo
sugitak
0
650
CDKで書くECSのベストプラクティス、 改めて考え直す2026 #cdkconf2026
makies
1
540
AI Coding Agent時代のcdk-nagガードレール 〜組織ルールを強制CIで守り抜く設計の挑戦〜
mhrtech
3
270
人を動かすのは時間ではなく、納得感 〜新任EMが入社3ヶ月、組織を2回変えた話〜
kakehashi
PRO
3
250
ガバナンスの「ちょうどいい落とし所」を探れ!開発スピードを妨げない運用判断の勘所 / SRE NEXT 2026
genda
1
180
Featured
See All Featured
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
490
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
220
Impact Scores and Hybrid Strategies: The future of link building
tamaranovitovic
0
330
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
370
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
340
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
2
420
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
800
Transcript
2024/10/28 #BLUEISH_LT会 Difyのソースコードリーディングを 続けて得た知見と感想
自己紹介 大嶋勇樹(おおしまゆうき) https://x.com/oshima_123 株式会社ジェネラティブエージェンツ取締役CTO/Co-founder 大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開発を実施 個人ではエンジニア向けの勉強会開催やUdemy講座の作成など 勉強会コミュニティStudyCo運営 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築[実践]入門」(共著)
2024/10/28 #BLUEISH_LT会 Difyのソースコードリーディングを 続けて得た知見と感想
Difyとは • Difyは、ノーコードのLLMアプリケーション開発プラットフォームです • Apache License 2.0をベースとしたライセンスで、GitHubで公開されています • クラウドサービスとして使用することもできれば、自身で環境構築して使うこともできます DifyのWebサイト:https://dify.ai/
Difyのワークフローの例
ここ数カ月の間、毎週Difyのソースコードリーディング会をしてきました • 毎週木曜のランチタイム(昼12時〜13時)の時間に開催 • 今日のLT大会でも登壇予定の戸塚さんと2人で実施 • 主催者も初見の状態でDifyのソースコードを読んでいく • 8月末から今までに9回実施して、来週で10回目
過去9回のテーマ • Difyソースコードリーディング #1 - Difyのシステム構成をざっくり把握 • Difyソースコードリーディング #2 -
Difyの開発環境を起動してみる • Difyソースコードリーディング #3 - APIのリクエストからレスポンスまで • Difyソースコードリーディング #4 - モデルやツールのYAMLファイルの扱いを読み解く • Difyソースコードリーディング #5 - ナレッジベース・RAGの実装を読み解く • Difyソースコードリーディング #6 - DSLのYAMLファイルの扱いを読み解く • Difyソースコードリーディング #7 - ビルドやリリース時のバージョン番号付けなどを読み解く • Difyソースコードリーディング #8 - Difyのコード実行環境「dify-sandbox」 • Difyソースコードリーディング #9 - Difyのワーカーは何をしているのか この中でとくに面白かった内容を3つほどピックアップして紹介します
ピックアップ1)Difyのシステム構成 • LLMを組み込んだWebアプリケーションを実装する場合の非常に典型的な構成でした https://github.com/langgenius/dify/blob/main/docker/docker-compose.png • リバースプロキシ(nginx) • フロントエンド(Next.js) • バックエンドAPI(Flask)
• リレーショナルデータベース (PostgreSQL) • ワーカー(Celery) • キャッシュ/ブローカー(Redis) • ベクトルデータベース(Weavite等)
ピックアップ1)Difyのシステム構成 • コントリビュータ向けのドキュメントでは、ソースコードの構成などもまとめられています https://github.com/langgenius/dify/blob/main/CONTRIBUTING_JA.md 実運用されているある程度大きなアプリケーションのソースコードは公開されているものが少なく、 LLMアプリケーションの実装例として貴重なリソースだと思います
ピックアップ2)モデルやツールの追加方法 • LLMアプリケーションでは、新モデルがリリースされた際に素早くサポートしたり、 次々とさまざまなツールと統合していきたい場合が多いです • DifyではYAMLファイルを記述することで簡単にモデルやツールを追加できる仕組みが 実装されています gpt-4o-2024-08-06をサポートするためのYAMLファイルの一部 https://github.com/langgenius/dify/blob/main/api/core/model_ runtime/model_providers/openai/llm/gpt-4o-2024-08-06.yaml
ピックアップ3)dify-sandbox • Difyでは、PythonやJavaScriptのコードをワークフロー内で実行することができます • ユーザーが入力したコードを隔離して実行するサンドボックス環境の実装が公開されています chrootによる実行環境の隔離や Seccompによるシステムコールの制限 https://github.com/langgenius/dify-sandbox
Difyソースコードリーディングの全体的な感想 • LLMアプリケーションの公開されている実装例として、読んでみると参考になる点も多いです (実運用されているある程度大きなアプリケーションのコードを読めるのはめずらしい) • 社内ChatGPTのようなアプリケーションをかなり作り込んでいったようなものという印象も (モデル追加への対応など、ほしくなりそうな機能がたくさん) • アプリケーション開発におけるPythonのTipsやエコシステムの知見も得られました 来週木曜日にも開催予定なので、ご興味あればぜひご視聴ください
https://dify-mokumoku.connpass.com/event/335249/
(宣伝)LangChainとLangGraphの書籍を出します! 『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント[実践]入門』 西見公宏、吉田真吾、大嶋勇樹 [著] • OpenAIのチャットAPI プロンプトエンジニアリング LangChainの基礎 • 検索クエリの工夫 リランクモデル ハイブリッド検索 • LangSmithを使ったRAGアプリケーション評価
• LLMを活用したAIエージェントの起源と変遷 • LangChain/LangGraphによるエージェントデザインパターンの実装 11月9日発売予定で、Amazonで予約受付中です https://www.amazon.co.jp/dp/4297145308
ご清聴ありがとうございました