Difyで作成したワークフローをLangChain変換してみました

Difyというローコードツールで作成したワークフローを、LangChainに変換する方法について説明しています。Difyのコンテナ管理の課題を解決するため、Azure OpenAI Serviceを用いた具体的な変換手順を紹介しています。

はじめに

ローコードツールであるDifyをご存知でしょうか。
ドラッグ＆ドロップ操作でアプリケーションを構築することができる、Agentic AI開発プラットフォームです。
非常に便利ではあるのですが、Difyを構築する際にはAPIやDBなど複数のコンテナの構築が必要になります。
Difyで構築したサービスを運用するとなった際には、このコンテナの管理というのがネックになることがあります。
そのため、今回はDifyで作成したワークフローをLangChainに変換する方法を紹介します。

変換方法

今回はAzure OpenAI Serviceのモデルを使用いたします。

まず、Difyで作成したワークフローのブロックごとに関数化します。
ブロックの結果は戻り値として返すようにします。
ブロックごとに入力情報や前段のLLMの結果などが必要になると思いますが、これらも関数実行時に引数として渡すことで、問題なくブロックの処理が動作します。
※モデル名やプロンプト情報は使用しやすさから、定数及び設定ファイルなどで管理して呼び出しています。

def node_1(message, key):
    model = get_model(PROVIDER_AZURE, MODEL_NAME)

    prompt = prompts["prompt"]

    system_message_content = prompt

    system_messages = [
        SystemMessage(
            content=f"{system_message_content}",
            additional_kwargs={},
            response_metadata={}
        )
    ]
    user_messages = [
        HumanMessage(
            content=f'## 入力\n{message}\n\n## 出力\n(ここに来る内容を出力してください)//',
            additional_kwargs={},
            response_metadata={}
        )
    ]
    chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(system_messages + user_messages)
    response = model.invoke(chat_prompt.format(message=message))
    return response.content

また、IF ELSEの分岐についても、PythonのIF文を活用すればOKです。

if node_1_output == "A":
    return node_1_output

ワークフローでは開始や終了といったブロックもありますが、LangChain変換するにあたっては必要ありません。

最後にmain関数で作成した関数をワークフローと同じになるように記載していけば完成です。

def main():
    message = sys.argv[1]
    key = sys.argv[2]
    node_1_output = node_1(message, key)
    if node_1_output == "A":
        return "入力をやり直してください" 
    return node_1_output