API 拡張

開発者はAPIエクステンションを通じてモジュールの機能を拡張できます。現在、以下のモジュールがサポートされています：

モデレーション 敏感内容の監査
外部データツール 外部データツール

モジュールの機能を拡張する前に、APIと認証用のAPIキー（Difyが自動生成することも可能）を準備する必要があります。

対応するモジュール機能を開発するだけでなく、DifyがAPIを正しく呼び出せるよう、以下の規範にも従う必要があります。

API規範

Difyは以下の規範に従ってインターフェースを呼び出します：

POST {Your-API-Endpoint}

ヘッダー

Header Value Desc

Header	Value	Desc
`コンテンツタイプ`	アプリケーション/JSON	リクエスト内容はJSON形式です。
`認証`	ベアラー {api_key}	APIキーはトークン形式で送信されます。`api_key`を解析し、提供されたAPIキーと一致するか確認してください。

コンテンツタイプ

アプリケーション/JSON

リクエスト内容はJSON形式です。

認証

ベアラー {api_key}

APIキーはトークン形式で送信されます。api_keyを解析し、提供されたAPIキーと一致するか確認してください。

リクエストボディ

{
    "point":  string, //  エクステンションポイント、異なるモジュールは複数のエクステンションポイントを含む可能性があります
    "params": {
        ...  // 各モジュールのエクステンションポイントに渡すパラメータ
    }
}

APIレスポンス

{
    ...  // APIレスポンスの内容、異なるエクステンションポイントのレスポンスは各モジュールの規範に従います
}

検証

DifyがAPIベースのエクステンションを設定する際、DifyはAPIエンドポイントにリクエストを送り、APIの有効性を確認します。

APIエンドポイントがpoint=pingを受信した場合、インターフェースはresult=pongを返す必要があります。具体的には次の通りです：

ヘッダー

コンテンツタイプ: アプリケーション/JSON
認証: ベアラー {api_key}

リクエストボディ

{
    "point": "ping"
}

API期待レスポンス

{
    "result": "pong"
}

例

ここでは外部データツールを例にとり、地域に基づいて外部の天気情報を取得するシナリオを示します。

API例

POST https://fake-domain.com/api/dify/receive

ヘッダー

コンテンツタイプ: アプリケーション/JSON
認証: ベアラー 123456

リクエストボディ

{
    "point": "app.external_data_tool.query",
    "params": {
        "app_id": "61248ab4-1125-45be-ae32-0ce91334d021",
        "tool_variable": "weather_retrieve",
        "inputs": {
            "location": "London"
        },
        "query": "How's the weather today?"
    }
}

APIレスポンス

{
    "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain"
}

コード例

コードはPython FastAPIフレームワークに基づいています。

依存関係をインストールする
```
pip install fastapi[all] uvicorn
```

インターフェース仕様に従ってコードを書く

from fastapi import FastAPI, Body, HTTPException, Header
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class InputData(BaseModel):
    point: str
    params: dict = {}


@app.post("/api/dify/receive")
async def dify_receive(data: InputData = Body(...), authorization: str = Header(None)):
    """
    DifyからのAPIクエリデータを受信します。
    """
    expected_api_key = "123456"  # TODO このAPIのAPIキー
    auth_scheme, _, api_key = authorization.partition(' ')

    if auth_scheme.lower() != "bearer" or api_key != expected_api_key:
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Unauthorized")

    point = data.point

    # デバッグ用
    print(f"point: {point}")

    if point == "ping":
        return {
            "result": "pong"
        }
    if point == "app.external_data_tool.query":
        return handle_app_external_data_tool_query(params=data.params)
    # elif point == "{point name}":
        # TODO その他のポイントの実装

    raise HTTPException(status_code=400, detail="Not implemented")


def handle_app_external_data_tool_query(params: dict):
    app_id = params.get("app_id")
    tool_variable = params.get("tool_variable")
    inputs = params.get("inputs")
    query = params.get("query")

    # デバッグ用
    print(f"app_id: {app_id}")
    print(f"tool_variable: {tool_variable}")
    print(f"inputs: {inputs}")
    print(f"query: {query}")

    # TODO 外部データツールクエリの実装
    # 返り値は"result"キーを持つ辞書でなければならず、その値はクエリの結果でなければならない
    if inputs.get("location") == "London":
        return {
            "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind "
                      "Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain"
        }
    else:
        return {"result": "Unknown city"}

APIサービスを起動する。デフォルトポートは8000で、APIの完全なアドレスは：http://127.0.0.1:8000/api/dify/receive、設定されたAPIキーは123456です。
```
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0
```
DifyにこのAPIを設定します。

アプリでこのAPIエクステンションを選択します。

アプリのデバッグ時、Difyは設定されたAPIにリクエストを送り、以下の内容（例）を送信します：

{
    "point": "app.external_data_tool.query",
    "params": {
        "app_id": "61248ab4-1125-45be-ae32-0ce91334d021",
        "tool_variable": "weather_retrieve",
        "inputs": {
            "location": "London"
        },
        "query": "How's the weather today?"
    }
}

APIレスポンスは以下の通りです：

{
    "result": "City: London\nTemperature: 10°C\nRealFeel®: 8°C\nAir Quality: Poor\nWind Direction: ENE\nWind Speed: 8 km/h\nWind Gusts: 14 km/h\nPrecipitation: Light rain"
}

ローカルデバッグ

Difyクラウド版は内網APIサービスにアクセスできないため、ローカルでAPIサービスをデバッグするために、Ngrokを使用してAPIサービスのエンドポイントをパブリックに公開し、クラウドでローカルコードをデバッグすることができます。操作手順は次の通りです：

https://ngrok.comの公式サイトにアクセスし、登録してNgrokファイルをダウンロードします。
ダウンロードが完了したら、ダウンロードディレクトリに移動し、以下の説明に従って圧縮ファイルを解凍し、初期化スクリプトを実行します。
- $ unzip /path/to/ngrok.zip $ ./ngrok config add-authtoken 你的Token
ローカルAPIサービスのポートを確認します：

次に以下のコマンドを実行して開始します：

```
$ ./ngrok http 端口号
```
成功例は以下の通りです：

Forwardingで示されるように、上の図ではhttps://177e-159-223-41-52.ngrok-free.app（これは例のドメインです。自分のドメインに置き換えてください）がパブリックドメインとなります。

上記の例に従って、ローカルで既に起動しているサービスエンドポイントを公開し、コード例のインターフェース：http://127.0.0.1:8000/api/dify/receiveをhttps://177e-159-223-41-52.ngrok-free.app/api/dify/receiveに置き換えます。

これで、このAPIエンドポイントはパブリックアクセス可能となります。これで、DifyでこのAPIエンドポイントを設定してローカルデバッグコードを実行できます。設定手順については、外部データツールを参照してください。

Cloudflare Workersを使用したAPIエクステンションのデプロイ

Cloudflare Workersを使用してAPIエクステンションをデプロイすることをお勧めします。Cloudflare Workersは簡単にパブリックアドレスを提供でき、無料で使用できます。

Cloudflare Workers を使用した API ツールのデプロイ。

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Last updated 12 days ago