API基づく開発

Difyは、「後端即サービス(Backend as a Service)」の理念に基づいて、すべてのアプリケーションにAPIを提供し、AIアプリケーション開発者に多くの利便性をもたらしています。この理念を通じて、開発者は複雑なバックエンドアーキテクチャやデプロイプロセスを気にすることなく、フロントエンドアプリケーションで大型言語モデル（LLM）の強力な能力を直接利用できます。

Dify API を使用する利点

• フロントエンドアプリケーションが直接安全にLLMの能力を呼び出すことができ、バックエンドサービスの開発プロセスを省略

• 視覚的なインターフェースでアプリケーションを設計し、すべてのクライアントにリアルタイムで反映

• LLMプロバイダーの基本能力を良好にパッケージ化

• LLMプロバイダーをいつでも切り替え、LLMのAPIキーを集中管理

• 視覚的なインターフェースでアプリケーションを運営、例えばログの分析、ラベリング、ユーザーの活性度の観察

• アプリケーションに対して継続的により多くのツール能力、プラグイン能力、データセットを提供

利用方法

アプリケーションを選択し、アプリケーション（Apps）の左側ナビゲーションで**APIアクセス（API Access）**を見つけます。このページでDifyが提供するAPIドキュメントを確認し、APIにアクセスするための認証情報を管理できます。

APIアクセス

例えば、あなたがコンサルティング会社の開発部門であれば、会社のプライベートデータベースに基づいてAI能力をエンドユーザーや開発者に提供できますが、開発者はあなたのデータやAIロジック設計を把握することはできません。これにより、サービスは安全かつ持続可能に提供され、商業目的を満たすことができます。

ベストプラクティスとして、APIキーはバックエンドで呼び出されるべきで、フロントエンドコードやリクエストに平文で直接露出しないようにしてください。これにより、アプリケーションの悪用や攻撃を防ぐことができます。

アプリケーションに対して複数のアクセス認証情報を作成し、異なるユーザーや開発者に提供することができます。これにより、APIの使用者はアプリケーション開発者が提供するAI能力を使用できますが、その背後のプロンプトエンジニアリング、データセット、ツール能力はパッケージ化されています。

テキスト生成型アプリケーション

高品質なテキスト生成に使用できるアプリケーション、例えば記事生成、要約、翻訳などが含まれます。completion-messagesエンドポイントを呼び出し、ユーザー入力を送信して生成されたテキスト結果を取得します。テキスト生成に使用されるモデルパラメータとプロンプトテンプレートは、Difyのプロンプト編成ページで開発者が設定したものに依存します。

アプリケーション -> APIアクセスでそのアプリケーションのAPIドキュメントとサンプルリクエストを見つけることができます。

例えば、テキスト補完情報のAPIの呼び出し例：

cURL

curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/completion-messages' \
--header 'Authorization: Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "inputs": {},
    "response_mode": "streaming",
    "user": "abc-123"
}'

Python

import requests
import json

url = "https://api.dify.ai/v1/completion-messages"

headers = {
    'Authorization': 'Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
}

data = {
    "inputs": {"text": 'Hello, how are you?'},
    "response_mode": "streaming",
    "user": "abc-123"
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(response.text)

会話型アプリケーション

大部分のシーンで使用できる会話型アプリケーションは、一問一答形式でユーザーと継続的に会話します。会話を開始するにはchat-messagesエンドポイントを呼び出し、返されたconversation_idを引き続き提供することで会話を継続することができます。

conversation_id に関する重要事項:

• conversation_id の生成: 新しい会話を開始するときは、conversation_id フィールドを空のままにしておきます。システムは新しい conversation_id を生成して返します。この新しい conversation_id は、今後のやり取りで使用して会話を続行します。

• 既存のセッションでの conversation_id の処理: conversation_id が生成されると、Dify ボットとの会話の継続性を確保するために、今後の API 呼び出しにこの conversation_id を含める必要があります。以前の conversation_id が渡されると、新しい inputs は無視されます。進行中の会話では query のみが処理されます。

• 動的変数の管理: セッション中にロジックまたは変数を変更する必要がある場合は、会話変数 (セッション固有の変数) を使用してボットの動作または応答を調整できます。

アプリケーション -> APIアクセスでそのアプリケーションのAPIドキュメントとサンプルリクエストを見つけることができます。

以下はchat-messagesのAPIの呼び出し例：

cURL

curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages' \
--header 'Authorization: Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "inputs": {},
    "query": "eh",
    "response_mode": "streaming",
    "conversation_id": "1c7e55fb-1ba2-4e10-81b5-30addcea2276",
    "user": "abc-123"
}'

Python

import requests
import json

url = 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages'
headers = {
    'Authorization': 'Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY',
    'Content-Type': 'application/json',
}
data = {
    "inputs": {},
    "query": "eh",
    "response_mode": "streaming",
    "conversation_id": "1c7e55fb-1ba2-4e10-81b5-30addcea2276",
    "user": "abc-123"
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))

print(response.json())