【Dify】Lesson4-2:資料のミスチェックアプリを作ろう|会話変数と変数代入ノード

ながみえ

資料を仕上げる前の「ミスチェック」、地味に時間が溶けますよね。

誤字脱字や表記ゆれだけでなく、抜け漏れや数値の整合性まで見ようとすると、どうしても目が疲れます。

そこでこの記事では、Difyで「資料のミスチェックアプリ」を作りながら、会話変数変数代入ノードの使い方をしっかり身につけていきます。

今回のアプリのポイントは、チェック基準を “資料ごとにゼロから作らない”ことです。

この記事で習得できるのは、主に次の2つです。

  • 会話変数を使ってアプリの状態を会話の中に保持する考え方
  • 変数代入ノードで、LLMの出力を会話変数へ安全に書き込み、次のノードで再利用できるようにする実装

これができると、単発で終わらない「業務向けの会話型アプリ」に一気に近づきます。

社内資料の最終確認や、納品前チェックの時短にそのまま使える形を目指して進めていきましょう。

Lesson1:Dify入門|環境構築と最初の生成AIアプリ開発
Lesson2:まずは体験|基本的なアプリを4つ作ろう
Lesson3:文章業務の自動化|実務で使えるアプリを開発しよう
Lesson4:ファイル処理で広がるDifyアプリ開発
 ・Lesson4-1:PDF資料要約アプリ|ワークフローツール入門
 ・Lesson4-2:資料のミスチェックアプリを作ろう ◁今回はここ
 ・Lesson4-3:JSON入門|構造化出力の仕組みを理解しよう
 ・Lesson4-4:JSON体験|文章作成アシストアプリを作ろう
Lesson5:RAG実践|ナレッジ検索アプリを作ろう
Lesson6:機能拡張と外部システム連携|ツールを使いこなそう
Lesson7:総仕上げ|準備を整えて生成AIアプリ開発者へ

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完成イメージ|基準を作る→会話で育てる→資料をチェック

このアプリは「アップロードした資料を、会話しながらチェック精度を上げていけるAIレビュアー」になります。

最初にファイルを渡すと、本文を読み取ったうえで「まずはこの3点で見ましょう」というチェック基準を提案してくれます。

ここで基準を確定させてから、同じ資料に対してミスチェックを実行する流れです。

実際のやり取りは、だいたいこんなイメージです。

あなた:資料ファイルをアップロード
アプリ:資料タイプを推定し、チェック基準を3つ提示「この3点で進めてOKですか?」
あなた:OK(または「数値の整合性も見て」など追加指示)
アプリ:概要(件数・主な種類)+重要度順に指摘を表示
   各指摘に「根拠の引用」「問題点」「修正案」「確実/要確認」を添えて返す

この「基準を作る → 会話で基準を整える → 同じ資料をチェックする」という一連の流れを、会話変数と変数代入ノードで実現していきます。

事前知識|会話変数と変数代入ノードの役割

このミスチェックアプリの肝は、「一度作ったチェック基準を、会話の中で育てていく」ことです。

そのために必要になるのが、Difyの会話変数と変数代入ノードです。

ここまでのLessonでワークフローの流れやノードのつなぎ方には慣れてきたと思いますが、今回扱う2つは “会話が続く前提のアプリ” を作るときに必須のパーツになります。

先に概念を押さえておくと、後半の実装で迷いにくくなります。

会話変数とは|会話内で前提を保持する

会話変数は、その名の通り「この会話(チャット)の中で覚えておく値」を保存するための変数です。

1回の実行で消える一時的な値ではなく、同じ会話を続ける限り保持されます。

今回のアプリで言うと、チェック基準(criteria)を会話変数に入れておくことで、あなたが次のメッセージで「OK」や「この観点を追加して」とだけ返しても、アプリ側は前回までの基準を前提にして動けます。

つまり会話変数は、「作業の前提」をアプリが持ち続けるための入れ物です。

ミスチェックのように、基準を調整しながら何度かやり直す業務では特に効果が出ます。

変数代入ノードとは|会話変数へ安全に書き込む

変数代入ノードは、ノードの出力結果を変数に書き込むためのノードです。

「このノードで出たテキストを、会話変数に保存する」といった動きを、わかりやすく分離して実装できます。

この「保存する場所を明確にする」感覚があると、ワークフローが長くなっても整理しやすくなります。

後から見直したときも、“今アプリが覚えている基準はどれか” が追いやすくなるので、実務向けのアプリほど変数代入ノードが効いてきます。

それでは、実際に会話変数と変数代入ノードを用いて、「資料ミスチェッカーアプリ」を作っていきましょう。

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