BorisPolonsky/dify-helm

dify‑helm – Dify LLM ベースのチャットボット用 Helm チャート

何であるか – Kubernetes クラスタにオープンソースの Dify アプリケーション（LLMチャットボットの構築用の Web UI + API）を即時利用可能な Helm チャートでインストールするものです。このチャートは公式の Dify Docker イメージを取得し、リバースプロキシでそれらを接続し、オプションで外部データベース、キャッシュ、ベクトルストア、オブジェクトストレージに接続できます。

なぜ重要か – 本番環境で LLM ベースのサービスを実行するには、多数のマイクロサービス、セキュアなコード実行サンドボックス、バックグラウンドワーカー、永続ストレージなど、多くの構成が必要です。dify‑helm はこれらすべてを1つの Helm リリースにパッケージ化し、数行のコマンドでフル機能のチャットボットプラットフォームを迅速に起動できるようにします。

クイックスタート（TL;DR）

helm repo add dify https://borispolonsky.github.io/dify-helm
helm repo update
helm install my-dify dify/dify   # 自分の values.yaml を追加してカスタマイズ

必須 Kubernetes ≥ 1.23 および Helm ≥ 3.12。

コアアーキテクチャ（README に示されている通り）

Ingress / ロードバランサー – オプションの外部エントリポイント。
nginx プロキシ – HTTP トラフィックを適切な内部サービスにルーティング。
API サービス（ポート 5001） – langgenius/dify-api – ワークフローのオーケストレーション用の REST + Socket.IO。
Web UI（ポート 3000） – langgenius/dify-web – ブラウザベースのチャットインターフェース。
Worker および Beat ポッド – バックグラウンドジョブおよび定期タスク用の Celery ワーカー。
サンドボックスポッド – dify-sandbox（コード実行）および dify-agent‑local‑sandbox（エージェント側のシェルコマンド）で、SSRF 対策の Squid プロキシで隔離。
プラグインデーモン – ユーザー提供のプラグインを実行。
エージェントバックエンド – LLM ベースのエージェントをオーケストレーション。
データレイヤー – PostgreSQL/MySQL、Redis（キャッシュおよび Celery ブローカー）、選択可能なベクトルDB（Weaviate、Qdrant、Milvus、PGVector など）。
ストレージレイヤー – ローカル PVC または主要なクラウドオブジェクトストレージ（S3、Azure Blob、GCS、Alibaba OSS、Tencent COS、Huawei OBS、Volcengine TOS）をサポート。

設定可能な項目

分野	設定可能な内容
Ingress	Ingress リソースの有効/無効、ホスト名、TLS の選択
サービスタイプ	nginx プロキシの `ClusterIP`、`LoadBalancer`、`NodePort`
外部依存	チャートをバンドルされたものではなく、既存の PostgreSQL/MySQL、Redis、ベクトルDB、オブジェクトストレージエンドポイントに接続
リソース制限	各ポッドの CPU/Memory 要求および制限
永続化	PostgreSQL、Redis、ファイルストレージ用の PVC サイズ
機能トグル	サンドボックス、エージェントスタック、プラグインデーモンの有効/無効

これらのオプションはすべて、チャートの README.md（リポジトリからリンク）にドキュメント化されています。

使用する場面

セルフホスト型 LLM チャットボット – 内部チームや顧客向けにプライベートな Dify インスタンスをデプロイ。
本番向け AI サービス – Kubernetes のスケーリング、ローリングアップデート、監視機能を活用。
ベクトルストアの実験 – アプリケーションコードを変更せずに Weaviate、Qdrant、Milvus などに切り替え可能。
セキュアなコード実行 – サンドボックスと SSRF プロキシを使用して、ユーザー提供の Python/JS スニペットを安全に実行。

制限事項 / 注記

このチャートはデプロイメントのみをパッケージ化しており、Dify の設定経由で独自の LLM モデルエンドポイント（例：OpenAI、Azure OpenAI、またはセルフホストモデル）を提供する必要があります。
オプションコンポーネント（例：外部ベクトルDB）は、ネットワーク設定や認証情報を手動で設定する必要があります。
README にはヘルスチェックや監視のガイドが含まれていません。必要に応じて Prometheus/Alertmanager を別途追加する必要があります。

コントリビューター

リポジトリには contrib.rocks によって生成されたコントリビューターのバッジが表示されており、コミュニティ参加の証です。

結論 – dify‑helm は本番環境を想定した本格的な Helm チャートであり、Dify LLM チャットボットプラットフォームのすべての要素を1つにまとめ、Helm に慣れている人にとって Kubernetes 上でのデプロイを簡単かつ確実にします。