Dify RAG｜コードレビューをローカルLLMで回す構成例

DifyとRAGを組み合わせると、社内の規約をふまえたレビューを自動化できます。

とはいえ、Difyのナレッジ機能だけでは、コードレビュー専用の構成までは一直線につながりません。

そこで、PR作成からレビュー投稿までを一本の構成図として整理しました。

今回は、Dify RAGでコードレビューを回す構成例を紹介します。

先に構成の全体像だけ知りたい方はDify RAGでコードレビューを回す基本構成からどうぞ。

※本記事はDify公式ドキュメントの記載にもとづく構成例です（2026年10月確認）。実際に構築・動作検証したものではありません。

Dify RAG｜コードレビューを回す基本構成の全体像

Dify RAGでコードレビューを回す構成は、PR作成をきっかけに差分を取得し、レビューしてコメントを返す一連の流れです。

• 全体の流れ
• ローカルで完結させる理由

全体の流れ｜PR作成から差分取得・レビュー・コメント投稿まで

1. GitHubの公式トリガープラグインが、Pull Requestイベントを検知してワークフローを起動する
2. ツールプラグインが差分ファイルを取得し、レビュー対象のコードを渡す
3. ナレッジ検索ノードが、登録済みの規約やレビュー指摘集から関連情報を検索する
4. LLMノードが差分とナレッジを読み、レビューコメントを生成する
5. 生成したレビューを、ツールプラグインがPRへ投稿する

この一連の流れは、公式プラグインの組み合わせだけで実現できます。

ローカルで完結させる理由｜AIコードレビューをクラウドに頼らない構成

AIコードレビューをクラウドAPIに任せると、差分コードはどこに送られるのでしょうか。

ローカルLLMとDifyを自前でホストすれば、コードを外部に出さずにレビューできます。

この構成の軸になるのは、コードを外部に出さずに検証できるという点です。

Difyのライセンスとセルフホスト要件｜商用利用できる条件

Difyのライセンスは、Apache License 2.0を改変した独自のオープンソースライセンスです。

• ライセンスの基本的な内容
• 商用利用の分かれ目
• セルフホストの最小要件

ライセンスの基本的な内容｜商用利用は原則可能

Difyのライセンスは、他社アプリのバックエンドとしての利用も、企業向けプラットフォームとしての利用も商用利用として許可しています。

ただし、特定の条件に当てはまる場合は、別途商用ライセンスが必要です。

ライセンス全文は、Dify公式GitHubリポジトリのLICENSEファイルで確認できます。

商用利用の分かれ目｜マルチテナント運用とロゴ表示

条件は2つです。マルチテナント運用と、ロゴ・著作権表示の変更です。

• マルチテナント運用：1テナント＝1ワークスペースを超える運用には、Dify側の許可が必要
• ロゴ・著作権表示：Difyのフロントエンドを使う場合、コンソールやアプリ内の表示を削除・変更できない

個人・1チームでのセルフホスト・1テナント運用なら、この2条件には触れません。

フロントエンドを使わない運用では、ロゴ表示の条件自体が対象外になります。

セルフホストの最小要件｜Docker Composeでの起動条件

Difyのセルフホストには、Docker Compose v2.24.0以降が必要です。

• CPU：2コア以上
• RAM：4GiB以上
• macOS：Docker仮想マシンに仮想CPU2個以上・メモリ8GiB以上を割り当てる

この要件の詳細は、セルフホスト公式手順に明記されています。

この要件はDify本体用で、ローカルLLM推論用のGPU・VRAMは別枠です。

DifyをDockerで動かす場合、Ollamaへの接続URLにlocalhostは使えません。

代わりにhost.docker.internalか、LAN上のIPアドレスを指定します。

どちらのツールで動かすか迷ったときの判断材料は、OllamaとLM Studioの違いです。

コードレビュー用ナレッジの作り方｜規約をRAGで検索させる仕組み

コードレビュー用のナレッジは、コーディング規約や過去のレビュー指摘集をDifyに登録してつくります。

• 登録するナレッジの中身
• チャンクとインデックスの設定
• 埋め込みモデルの選び方
• 検索方式とRerankの注意点

登録するナレッジの中身｜コーディング規約と過去のレビュー指摘集

ナレッジに向くのは、社内のコーディング規約と、過去のレビューで指摘した内容をまとめた文書です。

Difyは、Markdownやdocx、PDF、csvなど複数の形式を自動で振り分けて取り込みます。

1回のアップロードは最大5ファイル、ファイルサイズは15MBまでという制限があります。

チャンクとインデックスの設定｜作成後は変更できない項目に注意

チャンク化には汎用モードと親子モードがあり、作成後にモードは変更できません。

親子モードの親チャンクを全文モードにすると、処理されるのは最初の10,000トークンだけです。

インデックスも高品質とエコノミーの2種類があり、高品質からエコノミーへは戻せません。

この2項目の詳細は、インデックス設定の公式ドキュメントで確認できます。

まずエコノミーで試し、精度が足りなければ高品質に切り替える順番が安全です。

埋め込みモデルの選び方｜embeddinggemmaはGemma利用規約

高品質インデックスのベクトル化には、検索用の埋め込みモデルを使います。

embeddinggemmaはGemma 3ベースで、Gemma利用規約が適用されます（2026年10月確認）。

Gemma 4はApache 2.0化されましたが、embeddinggemmaは対象外です。

ライセンスを気にせず使うなら、qwen3-embeddingやall-minilmなどApache 2.0の埋め込みモデルも選べます（2026年10月確認）。

検索方式とRerankの注意点｜Ollamaにはネイティブ機能がない

TopKとスコアしきい値は、Rerankを有効にしないと効きません。

Ollamaには、ネイティブのRerankエンドポイントがありません。

Rerankを使うなら、llama.cpp・vLLM・TEI・Xinferenceのいずれかで別途サービスを立てる必要があります。

GitHub連携｜Dify公式トリガープラグインでPRごとに自動レビュー

GitHubで使えるのは、Pull Requestイベントで自動起動する公式トリガープラグインです。

• トリガーの仕組み
• 差分取得からコメント投稿まで

トリガーの仕組み｜Webhookの自動作成とイベントの種類

公式のgithub_triggerプラグインが、Webhookの作成からシークレット生成、署名検証まで自動化します。

認証はOAuthが推奨ですが、Personal Access Tokenでも構いません。

対応している主なイベントは、pull_request・issues・push・check_runです。

この仕組みは、dify-official-pluginsという公式リポジトリで確認できます。

Pull Requestイベントを選べば、PRが作成されるたびに自動起動する仕組みです。

差分取得からコメント投稿まで｜使う4つのツール機能

• github_pull_detail：PRの詳細情報を取得する
• github_pull_files：PRの差分ファイルを取得する
• github_pull_comments：既存のPRコメントを取得する
• github_create_pull_review：レビュー結果をPRに投稿する

この4つを組み合わせれば、差分取得からレビュー投稿までワークフロー内で完結できます。

GitLab連携｜Webhookトリガーとワークフロー実行APIで代替する

GitLabには、GitHubと同じ専用トリガープラグインはありませんが、別の方法で同等の仕組みを作れます。

• 専用プラグインがない理由
• Webhookトリガーで代替する
• CI/CDからAPIを呼ぶ方法

専用プラグインがない理由｜確認済み17種のトリガーの対象外

Dify公式のトリガープラグインは17種類確認できましたが、GitLab向けは含まれていません。

一方で、GitLabツールプラグイン自体は存在し、コミットやマージリクエストの操作に使えます。

2026年10月時点の確認であり、今後追加される可能性はあります。

Webhookトリガーで代替する｜汎用の受け口

DifyのWebhookトリガーノードは、外部システムからのHTTPリクエストを受けて起動する汎用的な受け口です。

GitLab側は「Settings > Webhooks」の画面から、このURLを登録すれば同じ構成が作れます。

CI/CDからAPIを呼ぶ方法｜ワークフロー実行APIという選択肢

GitLab CI/CDのパイプラインから、Difyのワークフロー実行APIを直接呼ぶ構成も可能です。

公式の具体的なYAMLサンプルは見当たらないため、パイプラインの記述は自作が前提になります。

「GitLabは未対応」ではなく、受け口の作り方が違うだけというのが正確な理解です。

レビューモデルの選び方｜CodestralとDevstralでライセンスが分かれる

コードレビューに使う生成モデルは、同じ開発元でもライセンスが割れています。

• Codestralは商用不可
• 商用可の選択肢

Codestralは商用不可｜MNPLの非本番限定ライセンス

Codestral-22B-v0.1は、Mistral AI Non-Production License（MNPL）です。

テスト・研究・個人利用の非本番環境限定で、商用提供は明示的に禁止されています。

コードレビューのおすすめモデルとして、無条件には使えません（2026年10月確認）。

商用可の選択肢｜DevstralとQwen3-Coder-NextはApache 2.0

Devstralは、Codestralと同じMistral AI製ながらApache License 2.0です。

Qwen3-Coder-Nextも同じくApache 2.0で、商用利用が可能です。

商用でコードレビューを回すなら、現時点ではこの2系統が現実的な選択肢です（2026年10月確認）。

動かせるVRAMの目安は、VRAM別に動かせるモデル一覧のとおりです。

繋ぐモデル自体を広く比較したい場合は、ローカルLLMおすすめモデル比較も参考になります。

Dify RAGコードレビューに関するよくある質問

Dify RAGコードレビューに関するよくある質問をまとめました。

Dify RAGはコードレビューに対応していますか？

ナレッジ機能とワークフローを組み合わせれば、コードレビュー用の構成を作れます。

GitHub公式プラグインを使えば、PR作成から投稿までを自動化できます。

Difyは無料で商用利用できますか？

マルチテナント運用とロゴ表示の変更をしない限り、商用利用が可能です。

この2条件に当てはまる場合は、別途商用ライセンスが必要です。

GitLabでも同じ構成を作れますか？

専用のトリガープラグインはありませんが、Webhookトリガーかワークフロー実行APIを使えば同等の仕組みを作れます。

OllamaでRerankは使えますか？

Ollama単体には、ネイティブのRerank機能がありません。

llama.cppやvLLMなどで、別途Rerankサービスを立てる必要があります。

Codestralはコードレビューに使っていいですか？

MNPLの非本番限定ライセンスのため、商用のコードレビューには使えません。

商用利用ならDevstralやQwen3-Coder-Nextが代替になります（2026年10月確認）。

まとめ｜Dify RAGでコードレビューを回す構成のポイント

Dify RAGでコードレビューを回す前に整理しておきたい点を、ここまでの内容からまとめました。

応用として、Dify+画像生成を組み合わせ、レビュー指摘からワイヤーフレーム素案を作る使い方も考えられます。

接続するツールやモデル選びで迷ったら、以下もあわせて確認してみてください。

• OllamaとLM Studioの違い：ローカルLLMをどちらで動かすか迷ったら確認できます
• VRAM別に動かせるモデル一覧：レビュー用モデルを搭載VRAMから選べます
• ローカルLLMおすすめモデル比較：繋ぐモデルそのものを選ぶときに使えます
• ローカルLLMの活用方法（カテゴリトップ）：他の活用例もまとめて確認できます

参考資料
Dify公式サイト
Dify公式GitHubリポジトリ
Dify公式プラグインリポジトリ
Ollama公式サイト