コア機能 (1.9.0)

状態: draft / バージョン: 1.9.0 (2025-09-22)

TL;DR

• ⚡ 公式テンプレートで素早く開始
• 🔄 DSLを介したインポート/エクスポートにより、パイプラインをカスタマイズして共有し、再利用性とコラボレーションを容易に
• ▶️ 単一のステップまたはノードを個別に実行
• 🔍 中間変数を詳細に検査

想定読者

• Dify 1.9.0 へのアップグレードを検討しているチーム
• ️ Core Capabilities 周辺の機能を業務で使うエンジニア／運用者

なぜ重要か

(執筆予定: この機能が解決する課題と運用上のインパクトを書く)

リリースノート抜粋

🧩 Knowledge Pipeline Architecture

Knowledge Pipelineは、ドキュメントの取り込みに特化した、視覚的でノードベースのオーケストレーションシステムです。これは、複雑なドキュメント処理を自動化するためのカスタマイズ可能な方法を提供し、きめ細かな変換を可能にし、生のコンテンツを構造化された検索可能なKnowledgeに橋渡しします。開発者は、パズルのピースを組み立てるように、Workflowを段階的に構築でき、ドキュメント処理の監視と調整を容易にします。

📑 Templates & Pipeline DSL

• ⚡ 公式テンプレートですばやく開始
• 🔄 DSLを介したインポート/エクスポートにより、パイプラインをカスタマイズおよび共有し、再利用性とコラボレーションを容易にします

🔌 Customizable Data Sources & Tools

各Knowledge Baseは複数のデータソースをサポートできます。Pluginベースの取り込みフレームワークを通じて、ローカルファイル、オンラインドキュメント、クラウドドライブ、Webクローラーをシームレスに統合できます。開発者は新しいデータソースPluginでエコシステムを拡張でき、Marketplaceプロセッサは数式、スプレッドシート、画像解析などの特殊なユースケースを処理し、正確な取り込みと構造化された表現を保証します。

🧾 New Chunking Strategies

GeneralモードとParent-Childモードに加えて、新しいQ&A Processor PluginはQ&A構造をサポートします。これにより、より多くのユースケースに対応範囲が広がり、検索精度と文脈の完全性のバランスが取れます。

🖼️ Image Extraction & Retrieval

複数の形式のドキュメントから画像を抽出し、Knowledge BaseにURLとして保存し、テキストと画像を組み合わせた出力を可能にして、LLMが生成する回答を改善します。

🧪 Test Run & Debugging Support

パイプラインを公開する前に、以下を実行できます。
- ▶️ 単一のステップまたはノードを個別に実行
- 🔍 中間変数を詳細に検査
- 👀 変数インスペクターで文字列変数をMarkdownとしてプレビュー

これにより、あらゆる段階で安全なイテレーションとデバッグが可能になります。

🔄 One-Click Migration from Legacy Knowledge Bases

既存のKnowledge BaseをワンクリックでKnowledge Pipelineアーキテクチャにシームレスに変換し、スムーズな移行と後方互換性を保証します。

アウトライン（執筆予定）

1. これまでの課題

(執筆予定)

2. 1.9.0 で何が変わったか

(執筆予定 — 上記抜粋を整理)

3. 使い方 / 設定手順

(執筆予定)

4. 運用上の注意点・トレードオフ

(執筆予定)

5. 関連リンク

(執筆予定)

検証が必要な事項

• [ ] 関連 PR 番号の特定
• [ ] 公式 Docs の該当ページ
• [ ] 実際の挙動確認（Dify Cloud or self-host）
• [ ] 既知の制限事項

ソース:
- GitHub Release 1.9.0

本記事は非公式まとめです。正式仕様は Dify 公式ドキュメント をご確認ください。