こんにちは。ネットワールド技術担当の山下です。
突然ですが、「Dify」流行ってますよね🚀💡
Difyを使えば、高性能なAIチャットボットが簡単に作れるので、Difyで社内チャットボット導入してみた系の話をよく聞きます。
Difyはクラウドサービス(Dify Cloud)ですぐ始められるのですが、Difyはオープンソースなので、手元の環境にわりと簡単にインストールできます。
Dify をインストールする前に、マシンが次の最小システム要件を満たしていることを確認してください。
CPU >= 2 コア
RAM >= 4 GiBDify サーバーを起動する最も簡単な方法は、docker composeを使用することです。以下のコマンドで Dify を実行する前に、マシンにDockerとDocker Composeがインストールされていることを確認してください。
cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
RAGを使用して社内チャットボットを作る際に、データが手元のサーバにあると安心なので、今回は手元の仮想マシンにDifyをセットアップしていこうと思います。
いつも使ってるAzure環境にDifyをデプロイして、チャットボットを構築してみようと思います。
モデルには話題のDeepSeekを試してみますが、こちらもAzureで簡単デプロイできます。
では、早速Azureで仮想マシンを作成していきます。
ポイントは、イメージにUbuntuを選択して、以下の最小要件を満たすようにサイズを選択します
Dify をインストールする前に、マシンが次の最小システム要件を満たしていることを確認してください。
- CPU >= 2 コア
- RAM >= 4 GiB
あと、DifyにWEBアクセスするので、デフォルトのSSHに加えて、外部からのHTTP/HTTPSアクセスを許可しておきます
仮想マシンの作成が完了したら、SSH接続して必要パッケージをインストールします
sudo apt update sudo apt install -y git sudo apt install -y docker.io sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker sudo apt install docker-compose
あとは、以下コマンドを実行するだけで、DifyをDockerでデプロイできます。
git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker cp .env.example .env sudo docker-compose up -d
さあ、ブラウザでアクセスしてみましょう、以下のような管理画面が表示されるはずです。
ここて管理者情報を入力したら、以下画面に遷移しますので、サインインしてください
ログイン後は以下画面になりますので、早速設定していきましょう、右側のドロップダウンで設定できます
モデルプロバイダーを選択して、Azure AI Studioをインストールしていきます。
インストールがおわったら、ブラウザ画面をリロードして、モデルプロバイダーを選択すると、Azure AI Studioが表示されてることが確認できると思います。
Azure Ai Studioのモデル追加をクリックして、Azure AI FoundaryのDeepSeek設定（※）を参考に以下を入力ください
※Azure Ai FoundaryのDeepSeek設定
Azure AI Foundaryには以下URLでアクセスできます
Models + endpointsを選択して、DeepSeekモデルの作成/確認できます。ターゲットURI、キー、DeepSeek-R1が、それぞれ Endpoint, API Key, Model Name になります
DeepSeekの設定が完了したら、ESCキーを押して、最初の画面に戻ります
「最初から作成」をクリックして、「チャットボット」を選択して、アプリに適当な名前をつけて、作成するボタンをクリックします
以下のようなチャットボット画面が表示されますので、「手順」にチャットボットに与えたい役割を入力してください（とりあえずはテストなのでなんでもいいです）
右上のドロップダウンボックスで大規模言語モデル（LLM）の設定ができます。さきほど設定したDeepSeekが選択されてることを確認してください（選択されてなければ、選択してください）
さあ、いよいよ、話かけてみましょう！
推論モデルなので、回答にいきついた思考過程もちゃんと表示されるみたいですね
ここまでで、Azure環境にDifyをデプロイし、DeepSeekを使ったチャットボットが動作するところまで確認できました！
今回作成したこの環境を活用して、これからブログでいろいろと発信していければと考えております。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！
