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Dify deployments need a boundary between app keys and console authority Dify deployments need a boundary between app keys and console authority Self-hosted Dify installations combine an application-building console, runtime APIs, worker services, and a sandbox used by workflow code. They can be valuable to an organization and easy to place on the internet without a clear ownership record. For a Dify deployment, the useful inventory starts with which parts are reachable, which credential controls each part, and whether an application key has been mistaken for console authority. At about 23:48 UTC on 29 October 2026, count-only ZoomEye SDK queries with sub_type=all and page size 1 returned 12,952 matches for app="Dify" and 11,189 for title="Dify". These are asset observations, not confirmed vulnerable installations. The difference between the fingerprints also means the two numbers should not be merged into one population. The app query is the primary observation for this article, but it does not prove authentication state or version. Separate the planes The console is used to create and administer applications, datasets, and workspace settings. An application API key is intended for calls to a published app and is scoped to that app. The two should not share a browser session, reverse-proxy rule, or credential distribution path. An internet-facing console needs strong administrator authentication and network policy; an application API may need a different route, rate limit, and key rotation process. Review every reachable hostname and path, including the API, console, web front end, worker health endpoint, and sandbox service. A public web UI does not mean the internal services must be public. Put the management plane behind an identity-aware proxy or private network and require a separate approval for changes to workspace-wide configuration. Inventory application keys as identities Each application key should have an owner, environment, upstream app, permitted data sources, issue date, and replacement plan. Store the secret in a secrets manager, not in a repository or a static front-end bundle. Confirm the key cannot be used against a different application or the console. Test the negative case: use a valid key with the wrong app identifier and verify the service rejects the request. Look at the data path after authentication. A workflow can call external tools, read datasets, execute code in a sandbox, or invoke a model provider with a separate credential. The application key's scope is only one part of that chain. An unprivileged caller should not be able to choose arbitrary sandbox code, call an internal metadata service, or reach a credential that belongs to a different workflow. Inspect the deployment evidence Use ZoomEye and internal asset data to find Dify fingerprints, then verify ownership through DNS, cloud inventory, and an authenticated owner. Record the public endpoint, response headers, TLS certificate, and authentication challenge. Do not attempt to bypass a login or test credentials you do not own. For an authorized assessment, confirm whether the console has MFA, whether default accounts remain, whether SSO is enforced, and whether administrative changes are logged. The public count is useful for prioritization. It tells a security team that Dify is a recognizable part of the internet's application layer and that the organization should be able to find its own deployments. It does not tell them that every matching asset is exploitable or that a self-hosted instance has the same configuration as the next one. Make the boundary observable Alert on new internet-facing console hostnames, changes to the public API allow list, and application keys that are used from a new network or with a sudden increase in volume. Keep an audit trail of app creation, key replacement, member invitations, and dataset connections. A console login and an application API call should produce distinguishable events. The practical test is to ask who owns the console, which applications are published, which keys are active, and which sandbox or tool credentials each workflow can reach. If those answers live in different teams with no shared inventory, a public Dify page is a symptom of missing governance as much as a possible configuration issue. References [1] Dify environment variable example [2] Dify repository [3] Dify README [4] ZoomEye count observation for app="Dify"

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Dify × AutoHyDE法：チャットボットに「察する力」を与える実装ノート_v2 Dify × AutoHyDE法：チャットボットに「察する力」を与える実装ノート_v2 この記事を読むとわかること 本記事では、RAGを利用した問い合わせチャットの検索精度改善を目指す手法として、AutoHyDEを紹介します。 また、Difyの標準ノードを使ってAutoHyDEの考え方を簡易的に再現し、その実装方法と注意点を解説します。 本記事では、以下の内容を扱います。 AutoHyDEとは何か？その仕組みとHyDEとの違い DifyでAutoHyDEの考え方を簡易的に再現する方法 1. はじめに：なぜAutoHyDEを試すのか？ 社内ナレッジに必要な情報があっても、質問とナレッジの表現が異なると、RAGで関連チャンク（ナレッジを分割した文章）を見つけられず、適切に回答できないことがあります。例えば「確認コードを止めたい」という質問に対し、ナレッジでは「多要素認証の設定変更」と書かれているケースです。 HyDEは、ユーザーの質問をもとにLLMで仮回答を生成し、その文章を使って関連するチャンクを検索しますが、実際のナレッジと表現がずれたり、複数の観点の一部を取りこぼしたりする可能性があります。AutoHyDEは、初期検索でヒットしたチャンクを参考に、LLMでチャンクの表現や観点を取り入れた検索用の文章を生成し、検索クエリとする手法です。本記事では、そのアプローチをDifyの標準機能で簡易的に再現する方法と、実装時の注意点を解説します。 2. AutoHyDEとは？ AutoHyDEは、一言で言えば『実際のナレッジの表現をカンニングして検索クエリを作り直す』手法です。従来のHyDEと何が異なるのか、まずはHyDEの基本的な仕組みから振り返ります。 2.1 HyDE法の仕組み HyDE（Hypothetical Document Embeddings）は、検索時に質問をそのまま使うのではなく、「もしこの質問に対する仮回答を書くとしたら、どのような内容になるか？」をAIに考えさせてから検索する手法です。 図1：HyDE法の基本的な処理フロー ※図では、1つの仮回答を生成する場合の流れを簡略化して示しています。HyDEの原論文では、複数の仮回答を生成し、それぞれのEmbeddingを平均して検索ベクトルを作る方法も定式化されています。 例えば、「確認コードを止めたい」という質問に対して、LLMが「ログイン時の確認コードは、多要素認証の設定から変更できます。設定画面で認証方法を確認してください。」といった仮回答を生成することで、ナレッジ内の専門的な表現と一致しやすくなる可能性があります。 もう少し知りたい場合は次を参照ください。前回の記事：Dify × HyDE法：チャットボットに「察する力」を与える実装ノート 2.2 HyDE法の課題 HyDEでは、質問とあらかじめ設定したプロンプトをもとに、LLMが仮回答を生成し、それを使用して検索を行います。ただし、生成された仮回答が、実際のナレッジの内容や表現に合うとは限りません。 例えば、先ほどの「確認コードを止めたい」という質問にも、異なる観点のナレッジが関係する可能性があります。 質問： ログイン時に毎回届く確認コードを止めたい 関連するナレッジの例： 操作手順： 確認コードに関する設定の変更方法 セキュリティ上の制約： ユーザーが変更できる範囲 管理者向けの設定方法： 管理者側で必要な操作 ここで、仮回答が「ユーザー自身による設定変更方法」だけを想定した内容になったらどうでしょうか。セキュリティ上の制約や管理者向けの設定など、別の観点のチャンクを検索で取りこぼす可能性があります。 AutoHyDEは、この課題に対して、実際の検索対象のチャンクから複数の特徴を見つけ、それぞれの特徴に合わせた検索用の文章を生成するアプローチを取ります。次の節で、その処理の流れを見ていきます。 2.3 AutoHyDEの仕組み AutoHyDEでは、まず広めに検索し、通常の検索では見落とされやすいチャンクにも注目します。 次に、似た特徴のチャンクをグループに分け、その特徴を参考にチャンクの表現や観点を取り入れた検索用の文章を生成します。 最後に、生成した検索用の文章のベクトルを平均して再検索します。質問だけでなく、実際のチャンクの特徴も検索に取り入れる点がポイントです。 AutoHyDEのの処理は次の通りです。 図2：AutoHyDEの処理フロー ※HDBSCANは、各チャンクのEmbeddingを数値ベクトルとして表したときの距離や密集の仕方をもとに、似た特徴を持つチャンク群を自動的に見つけるクラスタリング手法です。どのグループにも属さないチャンクは、ノイズとして除外される場合があります。 AutoHyDEでは、 まず元の質問で広めに検索し、通常の検索上位より下にあるチャンクのうち、質問から抽出したキーワードを含むチャンクを候補として取り出します。 候補チャンクからEmbedding（テキストの意味的な特徴を表す数値ベクトル）を生成し、Embedding空間での分布をもとにHDBSCANでグループ分けします。 各グループのチャンクを例としてLLMに渡し、Few-shot prompting（プロンプト内にお手本となる具体例を含めて指示する手法）によって検索用の文章を生成します。このとき、元の質問と参考チャンクを入力例として与え、参考チャンクと文体・口調・長さが似た文章を生成させます。 最後に、生成したそれぞれの検索用の文章からEmbeddingを生成して平均し、そのベクトルを検索に利用します。 2.4 HyDEとAutoHyDEの違い 大きな違いは、検索クエリを作るときに、何を手がかりにするかです。HyDEでは、質問をもとにLLMが仮回答を生成します。一方、AutoHyDEでは、検索対象のチャンクを参考に、LLMがチャンクの表現や観点を取り入れた検索用の文章を生成します。 例えば、架空のSaaSサービスに次の問い合わせが届いたとします。 質問： 退会したらデータと最後の請求はどうなる？ 通常：質問から直接検索を行います。質問とナレッジの表現や内容に差があると、関連するチャンクが検索上位に出てこないことがあります。 HyDE： 質問から仮回答を作り、検索を行います。生成内容によっては「データ保持」の説明に偏り、「最終請求」に関するチャンクを取りこぼす可能性があります。 AutoHyDE： 初期検索で見つけたチャンクが「データ関連」「請求関連」のグループに分かれた場合、それぞれのチャンク群を参考に検索用の文章を作り、検索を行います。質問だけでなく、通常の検索では見落としやすい表現や観点も生成に取り入れます。 ※説明用の架空の例です。実際には必ずしも話題ごとに分かれるわけではありません。また、ベクトルの平均化で特徴が弱まる可能性もあり、検索精度の改善を保証するものではありません。 3. DifyでAutoHyDEを簡易的に再現してみる 今回は、Dify(Enterprise Edition v3.12.1)の標準ノードを使ってAutoHyDEの考え方を簡易的に再現してみました。 AutoHyDEでは、HDBSCANによるクラスタリングやEmbeddingベクトルの平均化を行います。しかし、Difyの標準ノードだけでは、Embeddingを自由に取得・操作して検索することが難しいため、一部の処理を別の方法に置き換えています。 3.1 AutoHyDEとDifyで再現した簡易版の違い 今回の実装では、主に次の3つの処理を置き換えました。 項目 AutoHyDE 簡易版(Dify再現) 候補チャンクの抽出 広範囲を検索し、キーワードで抽出 上位10件を検索し、LLMとPythonで選別 クラスタリング HDBSCANによるグループ分け LLMによるグループ分け 再検索と結果の統合 ベクトル平均による再検索 検索文ごとの個別検索＋RRFによる統合 特に大きな違いは、チャンクのグループ分けと検索結果の統合方法です。 AutoHyDEではEmbeddingの特徴をもとにチャンクをクラスタリングしますが、今回はLLMがチャンクの内容を読み、特徴の近いチャンクをグループ分けします。 また、生成した検索用の文章のEmbeddingを平均する代わりに、各検索用の文章で個別に検索し、その結果を統合します。 そのため、今回の実装はAutoHyDEの完全再現ではなく、その考え方を取り入れた簡易版です。 3.2 ワークフローの全体像 DifyのChatflowで構築したワークフローは、以下の通りです。 図3：Difyで構築した簡易版のワークフロー 今回使用したのは、主にLLMノード、ナレッジ検索ノード、Codeノード、イテレーションノードです。 キーワード抽出、チャンクのグループ分け、検索用の文章生成には、後続ノードへデータを渡しやすいようにLLMの構造化出力を利用しています。 3.3 Difyで代替した3つの処理 ここからは、AutoHyDEから変更した3つの処理について、Difyでの実装方法を紹介します。 ① 検索下位の候補チャンクをキーワードで選別する 今回は、検索範囲を上位10件に絞り、Difyのナレッジ検索ノードで元の質問からチャンクを取得します。 1〜5位： グループ分けの候補から除外する上位チャンク 6〜10位： グループ分けに使う追加候補 検索下位には質問との関連が薄いチャンクも含まれるため、LLMで質問からキーワードを1〜5個抽出し、Pythonで追加候補を選別します。 選別条件： タイトル・本文に、いずれかのキーワードが1つでも含まれるチャンクを残す。 一致するチャンクがない場合： 候補がなくなるのを避けるため、6〜10位のチャンクをすべて使う。 ② HDBSCANとFew-shot生成を「LLMによる分類・文章生成」に置き換える AutoHyDEでは、チャンクのEmbeddingをHDBSCANでクラスタリングします。今回は、LLMがチャンクを読み、共通する特徴でグループ分けする方法に置き換えました。 入力： 元の質問と、①で選別した候補チャンクのID・タイトル・本文 分類の基準： 内容・説明の観点・文体の共通点 グループ数： 最大2つ。無理に分けず、1グループでもよい 各グループのチャンクを参考に検索用の文章を1つずつ生成します。質問との関連性を保ちながら、参考チャンクの用語や構成、説明の観点を取り入れます。 生成時の注意： 参考チャンクにない具体的な日付・料金・期限などを事実として作らない。 グループがない場合： 元の質問から仮回答を1つ生成するHyDE方式に切り替える。 ③ Embeddingの平均化をRRFによる検索結果の統合に置き換える AutoHyDEでは、生成した検索用の文章のEmbeddingを平均して再検索します。今回は、生成した検索用の文章ごとに個別に検索し、RRFで結果を統合する方法に置き換えました。 再検索： イテレーションノードで生成した検索用の文章を1件ずつ検索し、それぞれ上位5件を取得 統合対象： 元の質問による初期検索の上位10件＋各検索用の文章による再検索結果 回答に使うチャンク： RRFで統合した結果の上位5件 RRF（Reciprocal Rank Fusion）は、各検索結果での順位をもとにチャンクを評価する手法です。順位が高いほど大きな点を付け、同じチャンクが複数の検索結果にあれば、以下の方法でその点を加算します。 \mathrm{RRF}(d)=\sum_r\frac{1}{60+\operatorname{rank}_r(d)} ここで、d は評価対象のチャンク、r は各検索結果、\operatorname{rank}_r(d) は検索結果 r におけるチャンク d の順位です。 ※分母の60は、検索順位の極端な影響を抑えるためにRRFで一般的に用いられる定数パラメータ（k=60）です。 生成した検索用の文章はあくまで検索に利用するものであり、最終回答の根拠には使用しない設計です。 3.4 問い合わせチャットへの応用 AutoHyDEの考案者であるIan Ho氏は、従来のHyDEでは見落とされやすい関連チャンクを取得し、検索のカバー範囲を広げることを狙いとして、AutoHyDEを提案しています。 問い合わせチャットでも、退会時のデータと請求、設定変更とセキュリティ上の制約など、1つの質問に複数の観点が含まれる場合があります。こうした問い合わせは、異なる観点のチャンクを検索対象に取り入れるAutoHyDEの考え方を応用できる場面の一つです。 4. 実装する際の注意点 今回、AutoHyDEの考え方をDifyで簡易的に再現しましたが、実際に利用する際にはいくつか注意点があります。 4.1 AutoHyDEによる精度改善が保証されているわけではない 今回紹介したAutoHyDEは、Ian Ho氏が2024年に公開した技術記事とGitHubの実装で提案されているアプローチです。 AutoHyDE: Making HyDE Better for Advanced LLM RAG AutoHyDEのGitHubリポジトリ 従来のHyDEには査読付きの原著論文がありますが、AutoHyDEについては、今回参照した原典で大規模な比較実験による精度改善が示されているわけではありません。 そのため、AutoHyDEを導入すれば、通常のRAGやHyDEより検索精度が向上するとは限りません。 実運用への導入を検討する場合には、実際のナレッジと問い合わせを使って、必要なチャンクの取得率などを検証する必要があります。 4.2 Top Kの制約によってグループ分けに利用できるチャンクが少なくなる 今回の実装ではDify標準のTop K上限（10件）に沿ったため、上位5件を除くと追加候補は最大5件（キーワード選別後はさらに少数）にとどまります。母数が少ないと特徴のバリエーションを捉えきれず、グループが1つに偏りやすくなる点に注意が必要です。 なお、Dockerなどのセルフホスト環境であれば、環境変数 TOP_K_MAX_VALUE を変更してTop Kの上限を引き上げることも可能です（参考：GitHub Discussions：Top Kを10より大きく設定する方法）。今回は設定変更を行わず、誰でも試せる標準環境での再現性を優先しました。 4.3 通常のRAGより処理時間やコストが増える 今回のChatflowでは、通常のRAGに加えて、キーワード抽出、チャンクのグループ分け、検索用の文章生成、再検索などの処理が必要になります。 そのため、LLMの呼び出し回数やトークン使用量が増え、応答時間やコストも増える可能性があります。 特に問い合わせチャットでは、検索精度だけでなく応答速度も重要です。 実運用で利用する場合には、検索精度・応答時間・コストを含めて、通常のRAGやHyDEとの比較を行う必要があります。 5. まとめ 今回は、検索対象のチャンクの特徴を活用して、従来のHyDEでは見落としやすい関連チャンクも取得することを目指すAutoHyDEを紹介しました。 Difyでは、LLMによるチャンクのグループ分けと、検索用の文章ごとの再検索・RRFによる結果統合を組み合わせ、AutoHyDEの考え方を簡易的に再現しました。 問い合わせチャットでは、ユーザーの質問とナレッジの表現が異なったり、回答に複数のチャンクが必要になったりすることがあります。今回の実装は、こうした問い合わせに対して、回答に必要な情報をより幅広く探すためのアプローチです。 問い合わせ対応工数の削減や社内ナレッジ活用の推進に向けて、自社のチャットボットにも『関連情報を幅広く察して探す仕組み』を取り入れてみてはいかがでしょうか。 参考資料 AutoHyDE: Making HyDE Better for Advanced LLM RAG — Ian Ho AutoHyDE公式GitHub Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels — Gaoら、ACL 2023 前回の記事：Dify × HyDE法

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5 Most Popular AI Agent Tools on GitHub The 5 most-starred AI agent tools on GitHub, and what each one can do for a side business: 1. OpenClaw: an AI assistant you message on WhatsApp or Telegram openclaw/openclaw 2. Hermes Agent: learns from each task, runs scheduled jobs NousResearch/hermes-agent 3. n8n: visual automation with built-in AI n8n-io/n8n 4. Firecrawl: turns websites into clean data for AI firecrawl.dev 5. Dify: build AI chatbots and agent workflows visually langgenius/dify GitHub stars as of Oct 17, 2026. Which one would you try first? #aiagents #automation #sidebusiness