ワークフロー

基本紹介

ワークフローは、複雑なタスクを小さなステップ（ノード）に分解することでシステムの複雑さを軽減し、プロンプト技術やモデル推論能力への依存を減らし、LLMアプリケーションの複雑なタスクに対するパフォーマンスを向上させ、システムの解釈性、安定性、耐障害性を高めます。

Difyワークフローには、以下の2種類があります：

• チャットフロー：カスタマーサービス、セマンティック検索、その他の対話型アプリケーションの構築において、複数のステップを含む論理を必要とする対話型シナリオに対応します。

• ワークフロー：自動化とバッチ処理のシナリオに対応し、高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ生成、メール自動化などのアプリケーションに適しています。

自然言語入力におけるユーザー意図認識の複雑さを解決するために、チャットフローは問題理解ノードを提供します。ワークフローに対してチャットボット特性のサポートを追加し、会話履歴（メモリ）、注釈付き返信、Answerノードなどを含みます。

自動化とバッチ処理のシナリオにおける複雑なビジネスロジックを解決するために、ワークフローはコードノード、IF/ELSEノード、テンプレート変換、イテレーションノードなどの豊富なロジックノードを提供し、さらにスケジューリングやイベントトリガの機能も提供し、自動化プロセスの構築を容易にします。

一般的なケース

• カスタマーサービス

LLMをカスタマーサービスシステムに統合することで、よくある質問への自動応答を実現し、サポートチームの負担を軽減できます。LLMは顧客の問い合わせのコンテキストと意図を理解し、リアルタイムで役立つ正確な回答を生成します。

• コンテンツ生成

ブログ記事、製品説明、マーケティング資料の作成が必要な場合、LLMは高品質なコンテンツの生成をサポートします。アウトラインやテーマを提供するだけで、LLMは広範な知識ベースを活用して、魅力的で情報豊富かつ構造化されたコンテンツを作成します。

• タスク自動化

Trello、Slack、Larkなどのタスク管理システムと統合することで、プロジェクトやタスク管理の自動化が可能です。自然言語処理を使用して、LLMはユーザー入力を理解し解釈し、タスクを作成、ステータスを更新し、優先度を割り当てることができます。

• データ分析とレポート

大規模なデータセットを分析し、レポートや要約を生成するために使用できます。関連情報をLLMに提供することで、トレンド、パターン、インサイトを特定し、生データを実行可能なインテリジェンスに変換します。データ駆動型意思決定を目指す企業にとって、これは非常に価値があります。

• メール自動化処理

メールの下書き、ソーシャルメディアの更新、その他のコミュニケーション形式の作成に使用できます。簡単なアウトラインや重要ポイントを提供することで、LLMは構造化され、連続性があり、コンテキストに関連した情報を生成します。これにより、大量の時間を節約し、明確かつプロフェッショナルな返信を確保できます。

始め方

• 空白のワークフローから構築を開始するか、システムテンプレートを使用して開始します。

• 基本操作に慣れる、画面上でノードを作成、接続、設定、ワークフローのデバッグ、実行履歴の確認など。

• ワークフローを保存し公開します。

• 公開済みアプリケーションで実行するか、API呼び出しでワークフローを実行します。