Dify・プライベートAIワークフロー
Difyプライベート導入・AIワークフロー開発
自社サーバー、プライベートクラウド、またはマネージドクラウドにDifyを導入し、ナレッジ、モデル、ツール、承認プロセスを信頼できるAIワークフローとして構築します。
DifyはAIアプリケーションの試作とワークフロー開発を加速します。一方、本番導入には、モデル接続、データアクセス権限、検索、API、ログ、バックアップ、アップグレード、障害対応まで含めた設計が必要です。Laneverはプラットフォームと運用を一体で導入します。
本番運用に対応するプラットフォーム
業務シナリオから価値を創出
プライベート導入
ドメイン、証明書、コンテナ、データベース、ストレージ、バックアップ、安全なアクセスを計画します。
モデルとゲートウェイ
パブリックまたはプライベートモデルを接続し、認証情報、利用枠、コスト、可用性を管理します。
ワークフローのオーケストレーション
入力、条件分岐、ループ、ツール呼び出し、テンプレート、例外処理、出力を設計します。
知識とRAG
文書処理、チャンク分割、インデックス、検索、引用、更新パイプラインを構築します。
企業統合
API、Webhook、ミドルウェアを通じてCRM、チケット、メール、社内システムを接続します。
オペレーションとアップグレード
ロギング、監視、容量、バージョンアップ、バックアップおよび回復手順を確立します。
FDEデリバリー
構想から本番運用までの導入プロセス
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診断
業務責任者へのヒアリングを通じて、目的、データ、システム、人による判断、測定可能な成功基準を定義します。
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プロトタイプ
出力品質、ワークフロー適合、ユーザーエクスペリエンスを検証するために、実際のサンプルで操作可能なデモを作成します。
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本番化
権限、ログ、テスト、監視、バックアップ、障害処理、導入ドキュメントを整備します。
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運用改善
検索品質、失敗事例、モデルコスト、業務フィードバックを継続的に確認し、データに基づいて改善します。
成果物
ご提供する成果物
プラットフォーム導入と対象業務のワークフローを一体で設計し、空の環境ではなく実際に利用できる状態で提供します。
- 統合アーキテクチャ・容量計画
- ドメイン、HTTPS、アクセス制御
- モデルとナレッジベース構成
- ビジネスワークフローとテストケース
- APIの統合と認証処理
- バックアップ、監視、アップグレード、運用のランブック
FAQ
よくある質問
プライベート導入ならデータは社外に出ませんか？
必ずしもそうではありません。 外部モデルが使用される場合、一部の入力はモデルプロバイダに到達する可能性があります。 モデル、ログ、プラグイン、ネットワークポリシーを見直しなければなりません。
ローカルモデルに接続することはできますか?
はい、モデル機能、GPUリソース、通貨、レイテンシー、メンテナンスコストの評価が必要です。
継続運用はありますか?
はい。 サポートには、アップグレード、バックアップ、監視、インシデントレスポンス、モデル変更、ワークフロー最適化が含まれます。
価値ある1つのワークフローから開始
最初から大規模なAIプラットフォームは必要ありません。まず業務目標、データ境界、成功基準を定義し、検証可能な1つのパイロットから展開範囲を判断します。