社内の文書を参照するAIアプリを試したいが、画面、検索、モデル接続を一から実装する余裕はない。
そうしたチームにとって、Difyの公式リポジトリは検討候補になる。
公式READMEは、視覚的なワークフロー、RAG、エージェント、モデル管理、観測機能を一つの開発基盤として説明している。
これらは提供機能の説明であり、自社での開発期間短縮を実証する数字ではない。
最初の試作を小さくする
最初は、回答の根拠を人が照合できる文書群と、質問の種類を限定したい。
ワークフローを組めても、参照文書の更新、検索結果の妥当性、誤答時の対応は別の仕事だ。
試作時には「質問から回答までの手順」だけでなく、誤答を見つけた後に誰が文書や設定を直すかまで決めると、運用可能性を判断しやすい。
公式READMEにはDocker Composeによる自社運用手順とクラウド版への案内がある。
自社運用を選ぶなら、サーバー、モデルの利用条件、ログの保管、権限管理を含む構成を先に描く。
クラウド利用なら、投入する社内情報の範囲と契約条件を確認する。
同じ画面を使えても、データの流れと担当する保守作業は構成で変わる。
費用と成果をどう測るか
導入判断では、試作にかかった人日、回答の根拠確認時間、誤答の修正回数、モデル利用料、運用担当の作業時間を記録したい。
モデルや検索基盤を選ぶ前に、対象業務で許容できる誤りと応答時間を定義する。
Difyが最適かは、機能一覧の多さではなく、自社の一つの仕事を安定して処理できるかで決まる。
公式READMEだけでは、日本の組織での費用削減額、検索需要、収益性は確認できない。
これらを既知の実績として扱わず、試用と公開後の計測で更新する。
