「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる
すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ （この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います） 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 （ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。） 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI
LangChain で社内チャットボット作ってみた
こんにちは、クラウドエース SRE ディビジョン所属の茜です。 今回は、現在最も普及している対話型 AI サービスである ChatGPT で使用されているモデルと、LLM を使ったアプリケーション開発に特化したライブラリである LangChain を用いて社内向けのチャットボットを作成します。 ターゲット 任意のデータを元に回答を行うチャットボットを作成したい方 任意のデータを元に回答させる仕組みを知りたい方 ChatGPT とは ChatGPT とは、ユーザーが入力した質問に対して、まるで人間のように自然な対話形式でAIが答えるチャットサービスです。2022 年 11 月に公開されて以来、回答精度の高さが話題となり、利用者が急増しています。 人工知能の研究開発機関「OpenAI」により開発されました。 執筆時点では、GPT-3.5、GPT-4 という大規模言語モデル (LLM) が使用さ
LangSmith クイックスタートガイド｜npaka
「Google Colab」で「LangSmith」をはじめる方法をまとめました。 1. LangSmith「LangSmith」は、LLMアプリケーションのデバッグ、テスト、監視のための統合プラットフォームです。 「LangChain」でLLMアプリケーションのプロトタイプを作成するのは簡単ですが、プロトタイプから本番まで持っていくのはまだまだ困難です。高品質の製品を作成するには、プロンプト、チェーン、その他のコンポーネントを大幅にカスタマイズして、反復する必要があります。このプロセスを支援するために、「LangSmith」は開発されました。 次のような場面で役立ちます。 ・新しいチェーン、エージェント、ツールを迅速にデバッグ ・コンポーネント (チェーン、LLM、リトリバーなど) がどのように関係し、使用されるかを視覚化 ・単一コンポーネントのさまざまなプロンプトとLLMを評価 ・デー
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