Dify
日本語
日本語
  • 入門
    • Difyへようこそ
      • 特性と技術仕様
      • モデルプロバイダーリスト
    • クラウドサービス
    • コミュニティ版
      • Docker Compose デプロイ
      • ローカルソースコードで起動
      • aaPanelでのデプロイ方法
      • フロントエンドDockerコンテナを単独起動
      • 環境変数の説明
      • よくある質問
    • Dify Premium
    • Dify 教育版
  • マニュアル
    • モデル
      • 新しいプロバイダーの追加
      • 事前定義されたモデルの追加
      • カスタムモデルの追加
      • インタフェース
      • 配置ルール
      • 負荷分散
    • アプリ・オーケストレーション
      • アプリの作成
      • チャットボット
        • 複数モデルのデバッグ
      • エージェント
      • ツールキット
        • コンテンツモデレーション
    • ワークフロー
      • キーコンセプト
      • 変数
      • ノードの説明
        • 開始
        • 終了
        • 回答
        • LLM
        • 知識検索
        • 質問分類
        • 条件分岐
        • コード実行
        • テンプレート
        • テキスト抽出ツール
        • リスト処理
        • 変数集約
        • 変数代入
        • 反復処理(イテレーション)
        • パラメータ抽出
        • HTTPリクエスト
        • エージェント
        • ツール
        • 繰り返し処理(ループ)
      • ショートカットキー
      • オーケストレートノード
      • ファイルアップロード
      • エラー処理
        • 事前定義されたエラー処理ロジック
        • エラータイプの概要
      • 追加機能
      • プレビューとデバッグ
        • プレビューと実行
        • ステップ実行
        • 対話/実行ログ
        • チェックリスト
        • 実行履歴
      • アプリケーション公開
      • JSON形式での出力
      • 変更通知:画像アップロード機能がファイルアップロード機能に統合されました
    • ナレッジベース
      • ナレッジベース作成
        • 1. オンラインデータソースの活用
          • 1.1 Notion からデータをインポート
          • 1.2 Webサイトからデータをインポート
        • 2. チャンクモードの指定
        • 3. インデックス方式と検索オプションの設定
      • ナレッジベースの管理
        • ナレッジベース内ドキュメントの管理
        • APIを活用したナレッジベースのメンテナンス
      • メタデータ
      • アプリ内でのナレッジベース統合
      • リコールテスト/引用帰属
      • ナレッジベースの要求頻度制限
      • 外部ナレッジベースとの接続
      • 外部ナレッジベースAPI
    • ツール
      • クイック統合ツール
      • 高度統合ツール
      • ツールの設定
        • Google
        • Bing
        • SearchApi
        • StableDiffusion
        • Perplexity Search
        • AlphaVantage 株式分析
        • Dall-e
        • Youtube
        • Serper
        • SearXNG
        • SiliconFlow(Flux AI サポート)
        • ComfyUI
    • アプリ公開
      • シングルページWebアプリとして公開
        • Web アプリの設定
        • テキスト生成アプリ
        • 対話型アプリ
      • Webサイトへの埋め込み
      • API基づく開発
      • フロントエンドテンプレートに基づいた再開発
    • アノテーション
      • ログとアノテーション
      • アノテーション返信
    • モニタリング
      • データ分析
      • 外部Opsツール統合
        • LangSmithを統合
        • LangFuseを統合
        • Opikを統合
    • 拡張
      • API 拡張
        • Cloudflare Workers を使用した API ツールのデプロイ
        • コンテンツモデレーション
      • コード拡張
        • 外部データツール
        • コンテンツモデレーション
    • コラボレーション
      • 発見
      • メンバーの招待と管理
    • 管理
      • アプリの管理
      • チームメンバーの管理
      • 個人アカウントの管理
      • サブスクリプション管理
      • バージョン管理
  • ハンドオン工房
    • 初級編
      • ゼロからAI画像生成アプリの構築方法
      • AIエージェントの実践:個人のオンライン旅行アシスタントの構築方法
    • 中級編
      • チャットストリームエージェントを使用した Twitter アカウントの分析方法
      • ファイルアップロードを使用した記事理解アシスタントの構築方法
  • コミュニティ
    • サポートの求め
    • 貢献者ガイド
    • ドキュメントへの貢献
  • プラグイン
    • 機能紹介
    • クイックスタート
      • プラグインのインストールと活用
      • プラグイン開発の入門
        • 開発環境のセットアップ
        • ツール型プラグイン
        • モデル型プラグイン
          • モデルプロバイダーの構築
          • 定義済みモデルの組み込み
          • カスタムモデルの組み込み
        • エージェント戦略プラグイン
        • 拡張機能型プラグイン
        • バンドル
      • プラグインのデバッグ方法
    • プラグイン管理方法
    • スキーマ仕様
      • Manifest(マニフェスト)
      • Endpoint(エンドポイント)
      • Tool(ツール)
      • Agent(エージェント)
      • Model(モデル)
        • モデル設計規則
        • モデルスキーマ
      • 一般的な標準仕様
      • 永続化されたストレージ
      • Difyサービスの逆呼び出し
        • アプリ
        • モデル
        • ツール
        • ノード
    • ベストプラクティス
      • Slack Bot プラグインの開発
      • Dify MCP プラグインガイド:ワンクリックで Zapier に接続してメールを自動送信
    • プラグインの公開
      • プラグインの自動公開
      • Difyマーケットプレイスへの公開
        • プラグイン開発者ガイドライン
        • プラグインのプライバシー保護に関するガイドライン
      • 個人GitHubリポジトリへの公開
      • ローカルでの公開と共有
      • 第三者署名検証のためにプラグインに署名する
    • よくある質問
  • 開発
    • バックエンド
      • DifySandbox
        • 貢献ガイド
    • モデルの統合
      • Hugging Faceのオープンソースモデルを統合
      • Replicateのオープンソースモデルを統合
      • Xinferenceでデプロイしたローカルモデルを統合
      • OpenLLMでデプロイしたローカルモデルを統合
      • LocalAIでデプロイしたローカルモデルを統合
      • Ollamaでデプロイしたローカルモデルを統合
      • LiteLLM Proxyを使用してモデルを統合する
      • GPUStackとの統合によるローカルモデルのデプロイ
      • AWS Bedrock上のモデル(DeepSeek)の接続
    • 移行
      • コミュニティ版を v1.0.0 に移行する
  • もっと読む
    • 活用事例
      • DeepSeek & Dify連携ガイド:多段階推論を活用したAIアプリケーション構築
      • Ollama + DeepSeek + Dify のプライベートデプロイ:あなた自身のAIアシスタントの構築方法
      • あなた専用のQAチャットボットのトレーニング方法
      • コードなしでMidjourney プロンプトボットを作成する方法
      • Notion AI アシスタントを構築する
      • 数分で業務データを持つ公式サイトのAIチャットボットを作成する方法
      • DifyチャットボットをWixサイトに統合する方法
      • AWS Bedrockのナレッジベースに統合する方法
      • Difyで大規模言語モデルの「競技場」を体験する方法:DeepSeek R1 VS o1 を例に
      • Difyスケジューラーの構築
      • DifyクラウドでAI Thesis Slack Botを構築
    • さらに読む
      • LLMOpsとは何ですか?
      • 配列変数とは何ですか?
      • 検索拡張生成(RAG)
        • ハイブリッド検索
        • Rerank
        • リトリーバルモード
      • プロンプトエンジニアリング
      • DifyでJSONスキーマ出力を使用する方法
    • FAQ
      • ローカルデプロイに関するFAQ
      • LLM設定と使用に関するFAQ
      • プラグイン
  • ポリシー
    • オープンソースライセンス
    • ユーザ規約
      • 利用規約
      • プライバシーポリシー
      • 合規性レポートの入手方法
Powered by GitBook
On this page
  • チャットフロー/ワークフロー
  • コードノード
  • LLMノード
  • HTTPノード
  • ツールノード
  1. マニュアル
  2. ワークフロー
  3. エラー処理

エラータイプの概要

Previous事前定義されたエラー処理ロジックNext追加機能

Last updated 5 months ago

本記事では、さまざまなノードで発生可能なトラブルと、それに伴うエラーの種類について解説します。

チャットフロー/ワークフロー

  • システムエラー システム関連の問題が原因で発生するエラーです。例えば、サービスが正しく起動していない、ネットワーク接続に問題がある場合などが該当します。

  • 操作エラー 開発者がノードの設定や操作に失敗した際に生じるエラーです。

コードノード

を使用することで、PythonやJavaScriptのコードを実行し、データ変換を行うことができます。ここでは、よくある4つのエラーを紹介します:

  1. コードエラー(CodeNodeError) 開発者のコード内で例外が発生した場合にこのエラーが起きます。変数が不足している、計算ロジックが間違っている、文字列として扱うべき配列を誤って変数として扱っている場合などがあります。エラーメッセージや具体的な行番号で問題を特定できます。

    コードエラー
  2. サンドボックスのネットワーク問題(System Error) ネットワークのトラフィック異常や接続問題によって生じるエラーです。サンドボックスサービスが停止している、プロキシがネットワークをブロックしている場合などです。この問題は次の手順で解決可能です: a. ネットワークの品質を確認する b. サンドボックスサービスを再起動する c. プロキシ設定を見直す

    サンドボックスのネットワーク問題
  3. ネスト制限エラー(DepthLimitError) 現在のノードは、最大で5層までのネスト構造をサポートしています。これを超えるとエラーが発生します。

    DepthLimitError
  4. 出力検証エラー(OutputValidationError) 選択した出力変数の型と実際の出力変数の型が一致しない場合に生じるエラーです。開発者は適切な出力変数の型を選択し直すことで、この問題を回避することができます。

    OutputValidationError

LLMノード

以下は、実行時に遭遇する可能性のある6つの一般的なエラーです:

  1. 変数が見つからない(VariableNotFoundError) システムプロンプトやコンテキストで指定された変数がLLMによって見つけられない場合にこのエラーが発生します。開発者は、補足となる変数を設定することで問題を解決できます。

  2. コンテキスト構造の無効 (InvalidContextStructureError) LLMノードが不正なデータ構造を受け取った場合に報告されます。コンテキストは文字列データ構造のみをサポートします。

  3. 無効な変数タイプ(InvalidVariableTypeError) システムプロンプトの形式が一般的なテキストやJinja syntaxでない場合にこのエラーが生じます。

  4. モデルが存在しない(ModelNotExistError) 各LLMノードにはモデルの指定が必要です。モデルが選択されていない場合には、このエラーが発生します。

  5. LLMの認証が必要(LLMModeRequiredError) 選択されたモデルにAPIキーが設定されていない場合にこのエラーが報告されます。ドキュメントの指示に従ってモデルを認証してください。

  6. プロンプトが見つからない(NoPromptFoundError) LLMノードのプロンプトが空の場合、エラーが生じます。

HTTPノード

  1. 認証設定エラー(AuthorizationConfigError) 認証情報が設定されていない場合に発生するエラーです。

  2. ファイル取得エラー(FileFetchError) ファイル変数が取得できない場合に発生するエラーです。

  3. 不正なHTTPリクエストメソッド(InvalidHttpMethodError) リクエストメソッドがGET、HEAD、POST、PUT、PATCH、DELETEのいずれにも該当しない場合にエラーが発生します。

  4. レスポンスサイズ超過(ResponseSizeError) HTTPレスポンスが10MBの制限を超えると、このエラーが発生します。

  5. HTTPレスポンスコードエラー(HTTPResponseCodeError) レスポンスコードが200系以外(例:400、404、500など)の場合にエラーが報告されます。例外処理が有効であれば、これらのステータスコードによるエラーが報告されますが、それ以外ではエラーは報告されません。

ツールノード

ランタイムでよく遭遇する3つのエラーは以下のとおりです:

  1. ツール実行エラー(ToolNodeError) ツール自体の実行に問題があった場合に報告されるエラーです。たとえば、目指すAPIのリクエスト制限に達した場合などがこれに該当します。

  2. ツールパラメータエラー(ToolParameterError) ツールノードの設定パラメータに問題がある場合、つまりツールノードが要求するパラメータと異なる値が入力された場合にこのエラーが発生します。

  3. ツールファイル処理エラー(ToolFileError) ツールノードの処理に必要なファイルが見つからない場合にこのエラーが発生します。

は、チャットフローやワークフローの中核をなすコンポーネントであり、大規模言語モデルを用いて様々なタスクを処理します。

VariableNotFoundError

は、HTTPリクエストを送信してデータを取得、Webhookを発火、画像を生成、ファイルをダウンロードするなどの操作を可能にし、カスタマイズ可能なリクエストによって外部サービスとのシームレスな統合を実現します。ここでは、このノードで頻繁に発生する5つの一般的なエラーを紹介します:

LLMノード
HTTPノード
コードノード