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⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、英語版を参照してください。
LLM ノード
レッスン 2 では、材料（開始ノード）とお皿（出力ノード）を準備しました。 開始ノードが下ごしらえ担当だとすれば、LLM ノードはまさにシェフ長です。ワークフローの頭脳であり、中核となる存在です。 思考、分析、クリエイティブな文章作成など、あらゆる知的作業を担当します。記事の要約、コードの作成、メールの下書きなど、重要な処理はすべてこのノードが行います。

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モデルの設定

始める前に、モデルプロバイダーに接続する必要があります。
1

設定を開く

右上のアバターをクリックし、設定を選択します。
設定
2

OpenAI プロバイダーをインストール

左側のメニューからモデルプロバイダーをクリックします。OpenAI を見つけて、インストールをクリックします。
OpenAI を選択
OpenAI をインストール
3

キャンバスに戻る

インストールが完了したら、準備完了です。右上の ESC（または X）をクリックして、「キャンバス」に戻りましょう。

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タグを理解する

パティシエはケーキが得意でもお寿司は作れません。同じように、AI モデルにもそれぞれ得意分野があります。 Dify でモデルを選択するとき、名前の横にタグが表示されます。適切なモデルを選ぶために、これらのタグの意味を理解しましょう。
AI の最も基本的な機能です。以下のようなタスクに最適です：
  • 対話
  • 記事の作成
  • テキストの要約
  • 質問への回答
この数値はコンテキストウィンドウを表しています。短期記憶のようなものだと考えてください。K は「千」を意味します。128K は、モデルが 128,000 トークン（おおよそ単語や音節に相当）を保持できることを意味します。この数値が大きいほど、記憶力が優れています。
大量の PDF レポートや一冊の本全体を分析する必要がある場合は、この数値が大きいモデルが必要です。
「モーダル」とは情報の種類を意味します。初期の AI モデルはテキストしか読めませんでしたが、マルチモーダルモデルは進化しており、目や耳のような知覚を備えています。VISION（目）このタグを持つモデルは、テキストを読むだけでなく、画像を見ることもできます。夕焼けの写真をアップロードして「この写真にはどんな色がありますか？」と質問したり、冷蔵庫の中身の写真をアップロードして「これで何が作れますか？」と尋ねたりできます。AUDIO（耳）このタグを持つモデルは、音声を聞くことができます。会議や講義の録音をアップロードすると、テキストに書き起こしたり、要約を作成したりできます。VIDEO（動画アナリスト）このモデルは動画コンテンツを視聴して理解できます。人間が映画を観るように、動画クリップの内容を分析できます。DOCUMENT（リーダー）このモデルは優秀な読み手です。テキストをコピー＆ペーストする代わりに、ファイル（PDF や Word 文書など）をそのままアップロードできます。モデルがファイルを直接読み取り、書かれている内容に基づいて質問に回答します。
今回のメールアシスタントには、CHAT タグが付いた LLM がまさに必要なものです。

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実践 1：LLM ノードを追加する

ワークフローに頭脳を組み込みましょう。
1

アプリを開く

レッスン 2 で作成した AI メールアシスタントワークフローに戻ります。
2

ノードを追加する

開始ノードと出力ノードの間の空白部分を右クリックし、新しい LLM ブロックをクリックします。右側のパネルでモデルを探し、gpt-4o-mini を選択します。
ノードを追加
3

ノードを接続する

開始ノードから LLM ノードへ線をドラッグします。次に LLM ノードから出力ノードへ線をドラッグします。フローは次のようになります：開始 → LLM → 出力。
ノードを接続
次に、LLM に具体的な指示を送る必要があります。これをプロンプトと呼びます。
プロンプトを追加

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重要な概念：プロンプト（指示書）

プロンプトとは？ プロンプトは、注文票に添える具体的なメモのようなものです。AI に何をすべきか、どのようにすべきかを正確に伝えます。 最も重要なポイントは、プロンプト内で開始ノードの変数を直接使用できることです。これにより、毎回異なる材料を提供するたびに、AI が出力を柔軟に変化させることができます。 Dify では、customer_name のような変数をプロンプトに挿入すると、AI に「Customer Name というラベルの箱を見て、中に入っているテキストを使ってください」と指示していることになります。

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実践 2：プロンプトを書く

では、実際にやってみましょう。指示と変数を組み合わせたプロンプトを作成します。
1

指示を作成する

LLM ノードをクリックしてパネルを開き、system ボックスを見つけます。System 指示は、モデルがどのように応答すべきか（役割、トーン、行動のガイドライン）のルールを設定します。まず、指示を書きましょう。以下のテキストをコピー＆ペーストできます。
You are a professional customer service manager. Based on the customer's email, please draft a professional reply.
Requirements:
1. Start by addressing the customer name with a friendly tone.
2. Thank them for their email.
3. Let them know we have received it.
4. Sign off as Anne.
2

ユーザーメッセージを追加する

ユーザーメッセージは、モデルに送信する内容です。質問、リクエスト、またはモデルに処理してほしいタスクを入力します。このワークフローでは、顧客名とメール内容は毎回変わります。手動で入力する代わりに、ユーザーメッセージに変数を追加します。
  1. system ボックスの下にある Add Message ボタンをクリックします。
  2. User Message ボックスに customer name: と入力します。
  3. キーボードで / を押します。
  4. 変数選択メニューが表示されるので、customer_name をクリックします。
  5. Enter を押して改行し、email content: と入力します。再度 / キーを押して email_content をクリックします。
ユーザーメッセージを追加
波括弧を手動で入力する必要はありません。/ を押して、メニューから変数を選ぶだけで OK です。
  1. 最終的なプロンプトは次のようになります：
最終プロンプト
おめでとうございます！ Dify で初めての AI ワークフローが完成しました！

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実行とテスト

材料は準備完了、シェフもスタンバイ、指示も整いました。しかし、料理の味はどうでしょうか？お客様に提供する前に、まずは味見をしてみましょう。 テストは安定したワークフローを作るための秘訣です。本番稼働前に、見落としがちな小さな問題を見つけるのに役立ちます。

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クイック概念：チェックリスト

チェックリストは、ワークフロー専属の健康診断ドクターだと考えてください。 リアルタイムで作業を監視し、不完全な設定やミス（接続されていないノードなど）を自動的に検出します。 公開ボタンを押す前にチェックリストを確認することが、不要なエラーを早期に発見する最善の方法です。

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実践 3：テストとデバッグ

1

事前チェック

「キャンバス」の右上を見てください。チェックリストアイコンに小さな数字 1 が表示されていませんか？ これは Dify が「ちょっと待ってください！まだ 1 つ足りないところがあります。」と教えてくれています。
チェックリスト
2

警告を分析する

クリックすると、**output variable is required（出力変数が必要です）**という警告が表示されます。出力ノードが何も受け取っていないことを意味しています。シェフ長（LLM）が料理を完成させたのに、ウェイター（出力ノード）が手ぶらのままだと想像してください。
3

問題を修正する

  1. 出力ノードをクリックします。
  2. **Output Variable（出力変数）を探し、横にあるプラス（+）**アイコンをクリックします。
  3. Variable Name フィールドに email_reply と入力します。
  4. 値を選択します：変数セレクターをクリックし、LLM ノードから {x} text を選択します。
問題を修正
4

テスト実行

チェックリストのポップアップ数字が消えました。テスト実行をしてみましょう。「キャンバス」の右上にあるテスト実行をクリックします。顧客名とメール内容を入力し、開始をクリックします。
テスト実行
顧客名：Amanda

メール原文：
Hi there,

I'm writing to ask for more information about Dify. Could you please tell me more on it?

Best regards,
Amanda
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成功！

今度は、各ノードに緑のチェックマークが表示され、AI が生成した返信メールが確認できます。
よくできました！ワークフローを構築しただけでなく、チェックリストの使い方や、公開前の確認方法も習得しました。

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ミニチャレンジ

同じ構造を使って、旅行プランナーを作ってみましょう。
プロンプトジェネレーターを活用して、より良いプロンプトを作成してみましょう！
プロンプトジェネレーター