Dify入門 新卒向け講義

新卒エンジニア向け 基礎講義 Dify入門 ノーコードで作る生成AIアプリ 所要時間：約60分 ｜ 対象：Difyを初めて触る方 Dify入門 ｜ 1/10

Difyとは何か LLM（大規模言語モデル）を使ったアプリを、画面操作を中心に作れる開発基盤です。 01 ノーコード 02 ローコード 03 モデル非依存 ブラウザ上でプロンプトや処理の流 れを組み立てます。 必要な部分だけコードで拡張でき、 APIとして外部に公開できます。 複数のLLMを設定で差し替えて比較 できます。 Dify入門 ｜ 2/10

Difyで作れる4つのアプリ 種類 向いている用途 チャットボット 社内FAQ、対話型の問い合わせ対応 テキスト生成 要約、翻訳、文面の下書き ワークフロー 複数の処理を順番に実行する定型業務 エージェント ツールを選んで自律的に作業する Dify入門 ｜ 3/10

ワークフローは「部品をつなぐ」 開始 入力を受け取る → LLM 指示に沿って生成 → 条件分岐 結果で処理を変える → 終了 結果を返す 各ノードの出力が次のノードの入力になります。どの値がどこへ渡ったかを追えることが、デバッグの第一歩です。 Dify入門 ｜ 4/10

ナレッジで自社の情報を使わせる 社内文書をアップロードすると、質問に関係する箇所を検索してLLMに渡す仕組み（RAG）です。 ① 取り込み ② 検索 ③ 回答 文書を分割し、検索しやすい形に変 換します。 質問に近い文章を取り出します。 取り出した根拠をもとにLLMが答え ます。 ポイント：根拠の文書を確認できるよう、出典を表示する設定も検討しましょう。 Dify入門 ｜ 5/10

この講義の設計根拠 設計の工夫 根拠（出典） 一度に扱う要素を3〜4個に絞る Sweller（1988）認知負荷理論, Cognitive Science 12(2) 図と言葉を組み合わせて提示する Mayer（2009）Multimedia Learning, 2nd ed., Cambridge UP 講義の途中と最後に想起させる Roediger & Karpicke（2006）Psychological Science 17(3) 経験者には説明を減らす Kalyuga et al.（2003）Expertise reversal effect, Educational Psychologist 38(1) Dify入門 ｜ 6/10

実践：社内FAQボットを作る アプリ種類を「チャットボット」で新規作成する システムプロンプトに役割と回答ルールを書く ナレッジに社内規程のテキストを登録する プレビュー画面で3問以上の質問を試し、回答と出典を確認する 回答が外れたら、プロンプトかナレッジを一つずつ直す Dify入門 ｜ 7/10

ハンズオン手順（詳細） 手順 やること 確認ポイント 1 作成 チャットボットを選び名前を付ける 一覧に表示される 2 プロンプト 役割・禁止事項・回答形式を書く 役割どおりに答える 3 ナレッジ 規程テキストを登録し処理完了を待つ ステータスが完了 4 試行 プレビューで3問質問する 回答と参照元が一致 5 記録 外れた質問・期待・実際を表にする 失敗が3件以上記録 6 修正 1回に1か所だけ直して再試行 変更内容を1行で書ける 7 振り返り 成功率と気づきを共有する 次に直す点が1つ決まる Dify入門 ｜ 8/10

確認テスト（5問） ナレッジ（RAG）の役割は？ a) モデルの再学習 b) 社内文書を検索し回答の根拠にする c) 画面デザインの作成 ワークフローのノードの出力は？ a) 次のノードの入力になる b) 必ず破棄される c) 社外には公開できない 初心者向けの説明で認知負荷を下げるには？ a) 情報を一度に詰め込む b) 段階的に提示する c) 自力で全部探させる 講義の途中で想起させる効果として適切なのは？ a) 読み直しより定着しやすい傾向 b) 効果はない c) 理解を妨げる 社内FAQボットの回答が外れたとき最初に確認するのは？ a) 利用料金 b) プロンプトと参照された文書 c) 画面の配色 Dify入門 ｜ 9/10

まとめ ① Difyは画面操作でLLMアプリを組み立てる基盤 ② ワークフローは入力・処理・出力を部品としてつなぐ ③ ナレッジは根拠を示す回答に役立つ。出典の確認を忘れない 次の一歩：自分の業務の「よく聞かれる質問」を3つ書き出してみましょう。 Dify入門 ｜ 10/10