ノードとは
Dify ワークフローのビルディングブロック。各ノードが入力変数を受け取り・処理し・出力変数を返す。ノード同士を接続してデータフローを定義する。
[ノードの基本構造]
入力変数（上流ノードの出力 or ユーザー入力）
│
▼
┌─────────────┐
│ Node Type │ ← 処理内容（LLM推論、HTTPリクエスト、条件分岐…）
└─────────────┘
│
▼
出力変数（下流ノードへ渡す）
ノード種別一覧
エントリー・出力系
| ノード | 役割 |
|---|
| Start | ワークフローの入口。ユーザー入力変数・システム変数を受け取る |
| End | Workflow の出口。最終出力変数を定義する |
| Answer | Chatflow 専用の出口。ストリーミング出力に対応 |
AI 処理系
| ノード | 役割 |
|---|
| LLM | 選択したモデルへプロンプトを送り推論結果を返す。最も基本的なノード |
| Knowledge Retrieval | ナレッジベースをベクトル/全文/ハイブリッド検索でクエリする |
| Question Classifier | 入力テキストを複数クラスに分類してルーティングする |
| Parameter Extraction | 自然言語入力から構造化パラメータ（JSON）を抽出する |
| Agent | ツールを自律的に選択・実行できるReActエージェントを組み込む |
制御フロー系
| ノード | 役割 |
|---|
| Conditional Branch | IF / ELSE / ELIF で処理を分岐する |
| Iteration | リスト要素を繰り返し処理する（最大10並列） |
| Variable Assigner | 変数に値を代入・更新する |
データ・統合系
| ノード | 役割 |
|---|
| HTTP Request | 外部APIへリクエストを送りレスポンスを変数に格納する |
| Code | Python または Node.js コードを隔離環境で実行する |
| Template | Jinja2テンプレートで変数を文字列に展開する |
| List Operator | リスト変数のフィルター・ソート・スライスを行う |
| Variable Aggregator | 複数分岐の出力をひとつの変数にまとめる |
| Doc Extractor | ファイル変数から本文テキストを取り出す |
人間介入系
| ノード | 役割 |
|---|
| Human Input | ワークフローを一時停止し人間の確認・入力を待つ |
LLM ノードの詳細
[LLM ノード設定項目]
1. モデル選択
→ GPT-4o / Claude 3.7 / Gemini 2.0 / Llama 3.1 など
2. プロンプト
System Prompt: システムプロンプト（変数展開可能）
User Message: ユーザー入力（変数展開可能）
3. コンテキスト（オプション）
→ Knowledge Retrieval の結果を差し込む
4. メモリ（Chatflow のみ）
→ 過去の会話ターンを含める件数を設定
5. パラメータ
Temperature / Top-P / Max Tokens など
制御フロー：条件分岐
Conditional Branch ノード：
[入力]
│
▼
┌─────────────────┐
│ IF: score > 80 │──→ 合格ルート → [LLM A]
│ ELIF: score > 60│──→ 再検討ルート → [LLM B]
│ ELSE │──→ 不合格ルート → [LLM C]
└─────────────────┘
条件には変数・演算子（==, >, contains, is empty 等）を組み合わせ可能。
制御フロー：並列実行
並列実行（Parallel Node）：
[Start] ──→ [LLM A: 要約] ─┐
├→ [LLM B: 翻訳] ─┤──→ [Variable Aggregator] ──→ [End]
└→ [HTTP: 外部検索] ─┘
- 同じデータを複数ノードで同時処理
- 最大3階層のネスト並列をサポート
- WorkerPool が並列度を管理
制御フロー：イテレーション（ループ）
Iteration ノード：
入力: items = ["記事1", "記事2", "記事3", ...]
│
▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│ Iteration │
│ │
│ [item] → [LLM: 翻訳] → [output_item] │
│ │
└─────────────────────────────────────────┘
│
▼
出力: results = ["翻訳1", "翻訳2", "翻訳3", ...]
最大10並列で同時処理（parallel_num 設定）
エラー時の動作: continue / stop を選択可能
Code ノード（Python/JS実行）
# Python の場合（隔離された Sandbox 環境で実行）
def main(inputs: dict) -> dict:
text = inputs.get("text", "")
words = len(text.split())
return {
"word_count": words,
"summary": text[:100]
}
# 制約：
# - ネットワークアクセス不可（セキュリティ）
# - 実行時間制限あり
# - 標準ライブラリのみ利用可能（一部サードパーティあり）
HTTP Request ノード
設定項目：
Method: GET / POST / PUT / DELETE / PATCH
URL: https://api.example.com/endpoint（変数展開可能）
Headers: Authorization: Bearer {{api_key}}
Body: {"query": "{{user_input}}", "limit": 10}
出力変数：
body : レスポンスボディ（JSON/テキスト）
status_code: HTTPステータスコード
headers : レスポンスヘッダ
ノード設計のベストプラクティス
1. 単一責任: 1ノード = 1つの処理。肥大化したら分割する
2. 変数命名: わかりやすい名前をつける
× output_1 → ○ translated_text
3. エラー処理: HTTP ノードは status_code を確認してから下流へ渡す
4. 並列化: 独立した処理は積極的に並列化してレイテンシを削減
5. イテレーション: リスト処理でノードを何度もコピーしない
→ Iteration ノード1個で解決できる
実践ユースケース