ローカルLLM(自分専用生成AI)はいかが？（17：difyをローカルで使う）

読者の皆さん、こんにちは。今回は、AIチャットや社内向けアプリを作れる「Dify」を、自分の環境で使ってみます。ChatGPTのように会話する画面も作れますが、DifyそのものはAIモデルではありません。どのAIにつなぐかを選び、資料検索や作業の流れを組み合わせるための土台です。

【今回の構成】

クラウド版ではなく、Dockerを使うセルフホスト版を試しました。モデルの接続先をOllamaやLM Studioなど、自分で動かすものにすれば、会話の処理を自分の管理する環境内で行えます。ただし、Difyの画面をローカルに置くだけで完全にオフラインになるわけではありません。外部のモデル、検索、プラグインを使う設定なら、その接続先へデータが送られます。

【何ができる？】

資料を登録し、その内容を探して回答に利用する仕組み（RAG）を組み込んだチャットを作れます。公開範囲を設定すれば、社内のほかの人にも使ってもらえます。管理画面ではアプリや利用者、実行ログを確認できますが、誰に何を見せるかは設定と運用ルールを先に決めておきたいところです。

【使ってみた感想】

私が試した範囲では、アプリを作る画面や資料の登録が分かりやすく、完成したチャットをWebアプリとして使える点が便利でした。以前触ったOpen WebUIも魅力的ですが、Difyは「複数の人に使ってもらうアプリを組み立てる」場面で特に試したくなります。これは個人の使用感であり、機能や制限は版・プランで変わります。

まずは公開してよいサンプル資料で小さく作り、回答の正確さ、権限設定、モデルの接続先を確認してから本番の情報を扱うのがおすすめです。