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
970
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
コーディングエージェントのハーネスから見る、AIエージェントの現在
os1ma
1
210
これだけで丸わかり!LangChain v1.0 アップデートまとめ
os1ma
6
3.1k
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
7.3k
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
970
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
2.1k
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
Other Decks in Technology
See All in Technology
Oracle AI Databaseデータベース・サービス: BaseDB/ExaDB-Dの可用性
oracle4engineer
PRO
1
930
AI駆動開発を組織で促すために
lycorptech_jp
PRO
6
8.1k
全社に広がるMCPサーバーを、 どう安全に管理するか MCPass開発の舞台裏
mtpooh
2
130
エージェント化するAI:現在地とその先に起きる変化 / AI as Agents: The Current State and the Changes Ahead
ks91
PRO
0
130
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
5k
医療の現場を変革に挑戦した半年間の軌跡 - PythonとAIで現場を変える / From Code to Care
soudai
PRO
1
630
Introduction to Sansan for Engineers / エンジニア向け会社紹介
sansan33
PRO
6
77k
1000⼈規模のClaude Enterprise運⽤を「Oktaのグループ」と「Slack」に集約する
sansantech
PRO
0
450
Claude Codeで開発以外の業務も爆速化しよう!
minorun365
PRO
9
8.1k
VLMで2.3万枚のPyCon JP写真を検索!
terapyon
1
690
8bit CPU 2026
koba789
7
2.9k
暗号化?某ファイルストレージはどうなるの!? 3rd Partyとうまく付き合う秘密度ラベル設計
kasada
0
210
Featured
See All Featured
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.5k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
530
DBのスキルで生き残る技術 - AI時代におけるテーブル設計の勘所
soudai
PRO
68
57k
What Being in a Rock Band Can Teach Us About Real World SEO
427marketing
0
1.1k
Optimizing for Happiness
mojombo
378
71k
Believing is Seeing
oripsolob
1
200
The B2B funnel & how to create a winning content strategy
katarinadahlin
PRO
1
490
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.4k
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
510
Balancing Empowerment & Direction
lara
6
1.2k
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
1
380
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
1
10k
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